Tecniche di visione per la misura automatica della legna accumulata contro pile di ponti ai fini della sicurezza

The specific goal of the Thesis is the digital image processing of a monitoring system for automatic wood detection. Wood is found through the implementation of a specific algorithm: the algorithm is obtained by the application of a chain of digital filters of various nature and by the successive texture analysis of wood. The analysis has been conducted with different approaches, in order to identify the best one able to detect wood that periodically accumulates around bridge piers due to the river flow. On this regard, different parameters have been optimized, and these can be attributed to three different criteria: the first criterion (named HSV criterion) is about the study of the channels of the images of the bridge scene in HSV color space (Hue, Saturation, Brightness). The second criterion is focused on the edge detection of the objects present in the images. The third and last criterion, that also is applied through a chain of filters, finds out and evaluates the texture features typical of wood pattern. The technique that has allowed the best and the more robust detection of wood in the scene, and that has a general validity in whatever condition, is Texture criterion. Its practical application allows us to get useful information for the environmental monitoring of structures subjected to critical phenomena like bridge scouring. The results from Texture criterion, initially obtained from a small bunch of images, have then been both graphically visualized and statistically analyzed on several images, and the final discussion has confirmed his validity and his significance.

L’obiettivo specifico della presente Tesi è il processamento e l’elaborazione digitale di immagini di un sistema di monitoraggio per l’individuazione automatica di legna. La legna è individuata tramite l’implementazione di uno specifico algoritmo. Esso è ricavato dall’applicazione di una catena di filtri di varia natura e dalla successiva e definitiva analisi della tessitura dell’elemento legna. L’analisi è stata condotta con approcci differenti, al fine di identificare quello ottimale in grado di trovare la legna che periodicamente si accumula contro pile di ponti per via della corrente. Per questo fine sono stati ottimizzati parametri di analisi, riferibili a tre diversi criteri: il primo criterio applicato (criterio HSV) riguarda lo studio dei canali del modello HSV che caratterizzano le immagini (tonalità, saturazione, luminosità). Il secondo criterio è incentrato sull’identificazione dei bordi degli elementi dell’immagine (edge detection). Il terzo criterio, anch’esso applicato dopo una catena di filtraggio, ha invece come scopo la valutazione della tessitura propria della legna. La tecnica che ha consentito un’identificazione di validità generale, e quindi con criteri di applicabilità in qualunque condizione operativa, della legna accumulata in corrispondenza delle pile è quella relativa alla tessitura. Tale indagine è stata infine completata con un’implementazione avente le caratteristiche di applicabilità pratica per ogni immagine ambientale acquisita. L’applicazione pratica consente di ottenere informazioni utili al fine del monitoraggio ambientale di strutture sottoposte ad evenienze critiche che possono ledere la struttura e di conseguenza la funzione a cui sono preposte. I risultati teorici, ricavati inizialmente da un gruppo ristretto di immagini, sono stati poi sia visualizzati graficamente sia sottoposti ad analisi statistiche, e la discussione finale ha consentito di confermare la sua validazione ottenendo soddisfacente significatività dell’individuazione dell’elemento legna accumulata contro le pile e concentratasi a causa della corrente fluviale.