Un dispositivo elettronico ultrasottile, dello spessore di tre micron, può essere applicato a tutti i tipi di superficie, irregolari, curve, delicate e flessibili, come foglie, lenti ottiche o bucce...
Leggi tuttoBest Student Paper Award a ISM 2023 - International Conference on Industry 4.0 and Smart Manufacturing, tenutosi lo scorso Novembre a Lisbona.
Il premio all'articolo "CAD-Based Autonomous Vision Inspection Systems", che vede la collaborazione tra Università di Pisa e il Royal Institute of Technology di Stoccolma (KTH).
Il riconoscimento era conferito al miglior articolo scientifico con corresponding author uno studente di dottorato.
Il primo autore, Francesco Lupi, è studente di dottorato in Smart Industry al Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione dell'Università di Pisa, sotto la supervisione di Michele Lanzetta, docente di Tecnologie e Sistemi di Lavorazione e di Gabriele Pannocchia, docente di Teoria Dello Sviluppo dei Processi Chimici.
Francesco, 29 anni, si è laureato a Pisa in Ingegneria Gestionale con 110 e lode, ed è all'ultimo anno di dottorato in Smart Industry.
"Il nostro lavoro - racconta Francesco - propone un framework teorico per lo sviluppo di un sistema di visione industriale flessibile e riconfigurabile. I sistemi attuali infatti sono spesso tarati su un unico prodotto o contesto di produzione. Il sistema UNIPI-KTH invece è in grado di selezionare e parametrizzare autonomamente gli algoritmi di ispezione visiva, autolocalizzare e fare riferimento al prodotto fisico da ispezionare, pianificare autonomamente il percorso di ispezione del braccio robotico associato al sistema (ovvero posizione e orientamento della telecamera) e le condizioni di illuminazione. Il sistema parte dal modello digitale del prodotto (CAD).
Nell'articolo abbiamo proposto i concetti teorici di base e i test preliminari, ma il lavoro prosegue assieme al gruppo di KTH guidato da Antonio Maffei e al gruppo di ricerca della NOVA University di Lisbona, dove ho svolto un periodo di Erasmus durante il mio dottorato."
Come riconoscimento l'articolo premiato verrà ripubblicato a breve su rivista Journal of Manufacturing and Materials Processing in versione estesa.
il sistema proposto dall'articolo. Figura estratta da CAD-Based Autonomous Vision Inspection System