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Nozioni di base di sistemi lineari, tecniche di filtraggio di segnali
Lo scopo dell'insegnamento è fornire agli studenti le conoscenze di base necessarie ad orientarsi nel mondo articolato della visione industriale 2D, per applicazioni di misura e di riconoscimento di oggetti.
L'approccio didattico seguito si basa su 'learn by doing', con un peso ridotto della parte di teoria e un significativo spazio dedicato al lavoro di sviluppo dei set-up di misura e di sviluppo delle procedure di acquisizione ed elaborazione d'immagine comunemente utilizzate nei sistemi di visione 2D per applicazioni industriali.
Gli studenti pertanto acquisiranno dimestichezza con i problemi di dimensionamento, di scelta delle ottiche, di progetto a partire da specifiche d'ingresso, di verifica metrologia delle misure sotto la guida del docente.
La realizzazione delle operazioni di acquisizione ed elaborazione d'immagine sarà fatto sulla piattaforma Matlab. L'accento è posto sull'aspetto sistemistico e metrologico, e ha l'obiettivo di mettere lo studente in grado di progettare, sviluppare e validare un sistema di visione a partire da specifiche d'ingresso pre determinate.
La strumentazione per l'acquisizione di immagini; Il software di elaborazione, comunicazione e controllo; Il dimensionamento di semplici sistemi di visione per la soluzione di problemi di controllo e di misura tipici dell'ambito industriale; Lo studio delle procedure di image processing più comunemente utilizzate in ambito industriale
Misura del campo inquadrato. Fornitura target di misura. Risoluzione spaziale (misura sperimentale); prove a setup diversi (working distance) per la verifica della risoluzione spaziale; Sviluppo dell'applicativo Image acquire. I parametri fondamentali per la scelta delle telecamere. Tecnologia CCD. I parametri fondamentali per la scelta delle telecamere. Tecnologia CMOS. I parametri fondamentali per la scelta delle telecamere. Tecnologia CMOS. I parametri importanti nella scelta delle telecamere. I parametri di qualità dei sensori secondo lo standard EMVA I parametri di qualità dei sensori secondo lo standard EMVA I parametri di qualità dei sensori secondo lo standard EMVA. Lo standard EMVA, con esempi in excel Lenti, equazioni e proprietà fondamentali. Calcolo dei parametri ottici in vista della scelta della lente. Esercitazione. Costruzione di set-up diversi e scelta delle ottiche adatte. Gli elementi che concorrono alla qualità dell'immagine: risoluzione telecamera, risoluzione spaziale, frequenza di Nyquist. Esempi di calcolo della frequenza di Nyquist; Contrasto, diffrazione; MTF di una lente. Depth of field, f/#, distorsioni; risoluzione Fp del dettaglio, dimensionamento del sistema di visione. Dimensionamento di un sistema di visione e costruzione set up. risoluzione al pixel, risoluzione sub-pixel, risoluzione di misura. risoluzione al pixel, risoluzione sub-pixel, risoluzione di misura. Sviluppo di elaborazione d'immagine. Line profile. Calibrazione Esercitazione di calibrazione su diversi setup sperimentali Tipologie e funzionalità dei sistemi di illuminazione Sperimentazione sui sistemi di illuminazione Analisi d'immagine: istogramma, istogramma cumulativo; Processing: sogliatura; Lookup table; Image averaging sviluppo di logiche di selezione delle particelle. Sviluppo di codice per il processing morfologico Le operazioni di edge detection e loro applicazioni
I testi si compongono dei tutorial, delle presentazioni scaricabili dal sito di e-learning, da materiale scaricabile da rete e da monografie relative a specifici argomenti, anch'esse scaricabili da e-learning.
Lezioni sia teoriche sia pratiche: la programmazione in ambiente Matlab viene utilizzata come strumento per realizzare e verificare sperimentalmente quanto proposto in forma teorica. Gli studenti hanno a disposizione i componenti per assemblare il proprio sistema di visione 2D, per dimensionarlo correttamente. La verifica sperimentale del sistema in ogni passo di sviluppo è elemento chiave per sviluppare un approccio corretto al progetto e allo sviluppo del sistema di misura.
Il corso ha un taglio marcatamente pratico. Molti degli argomenti verranno presentati 'mescolando' la teoria alla 'pratica', in modalità on-line. La prova di esame verte sulla verifica del livello di apprendimento dei contenuti trattati a lezione e sarà composta da domande di teoria, esercizi di dimensionamento, scrittura di programmi Matlab per l'elaborazione di immagini.
La modalità di erogazione è on-line. Verrà utilizzata la piattaforma Teams. Modalità in classe inversa.