Fabio Viso
Tecniche di Riconoscimento Visivo per il Controllo Qualità nell'Industria Agroalimentare Secondaria: applicazioni nell'industria vinicola = Visual Recognition Techniques for Quality Control in Secondary Agribusiness: applications in the wine industry.
Rel. Maurizio Galetto, Elisa Verna. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Gestionale, 2024
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Abstract
La presente tesi si propone di affrontare il tema delle tecniche di riconoscimento visivo per il controllo di qualità applicate all’industria della lavorazione degli alimenti, con un particolare interesse per l’industria vinicola. Il settore agroalimentare, allo scopo di garantire e mantenere elevati standard di qualità, sostenibilità e sicurezza, necessita di sistemi di Machine Vision (MVS) per continuare a far fronte ad una crescita del mercato e della competitività al proprio interno. Impiegando sensori, telecamere, robot e sistemi di elaborazione delle immagini, le tecnologie MVS contribuiscono all'ottimizzazione dei processi e al miglioramento della qualità dei prodotti. Rispetto agli approcci tradizionali, l'utilizzo del sistema MVS può garantire un controllo più accurato e veloce, ridurre al minimo gli errori umani e aumentare la produttività.
Inoltre, caratteristiche comuni alle varie applicazioni sono la non-distruttività del controllo e la vantaggiosità in termini di costi grazie all’adozione di economie di scala
Relatori
Anno Accademico
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Numero di pagine
Corso di laurea
Classe di laurea
Aziende collaboratrici
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