Sistema di visione artificiale per il riconoscimento, la misura e la vettorializzazione automatica di poligoni irregolari ignoti

This, is a multidisciplinary work, developing in order to give a solution to a concrete and real customer. He needs finding a artificial vision solution system, capable auto recognizing corner and vertices from unknown shapes travelling on a conveyor. The aim of the customer is to recycle these shapes, in order to make a “puzzle” using these waste pieces of production. Then the reason pushing in the developing is economic but also ecologic. The first because the customer goes to save money, the second is obvious. Then the job order comes from the Industrial automation world, and we are talking about artificial vision systems into this world. First work done, the scouting of the products within what offer the world market. And we choose the best vision system following our criteria, like High Dynamic Range in terms of acquisition, useful in order to give more efficiency to the vision system. Looking at the processing vision Items, or algorithms, we can find a lot of instruments, and some of them do the edge position job. Working into a prefixed region, there is an internal scan where matrix images values are read in order to find the first derivate. Combining what we found in terms of instruments, we develop two new algorithms, with two different working philosophies. We will also explain what good and bad of the two possible paths, and we will also speak about other measures required on the specs, like shape sides alignments, output parameters in mm or inches, area, etc. In order to build the best setup, we used a white bar LED light model, we put some filtering and calibration into the image pre elaboration phase, after that we applied separately the two developed algorithms in order to tests their performances, and reporting them respect to what we evaluate before. We are looking now at the future, and we think that we can for sure apply these developed techniques in order to make directly measuring into SEM (Scanning Electron Microscopy), and TEM acquired images (Transmission Electron Microscopy).

Il presente elaborato è frutto di uno studio interdisciplinare per lo sviluppo e la realizzazione di un sistema di visione artificiale atto al riconoscimento e la digitalizzazione automatica di poligoni irregolari. Nel settore automazione industriale ed automatizzazione dei processi di misura, al fine della minimizzazione degli scarti di produzione, nasce l’esigenza di un sistema automatico in grado di rilevare, i vertici ed i valori dei lati, dei vertici e degli angoli di scarti di produzione sotto forma di poligoni. Eseguito uno studio dello stato dell’arte tra i sistemi di visione artificiale attualmente in commercio, troviamo per tecnologia e caratteristiche fisiche e prestazionali, diverse soluzioni in grado di acquisire immagini con alto range dinamico, indispensabile per rendere il sistema immune al cambiamento di condizioni di illuminazione ambientale. Tra gli elementi di elaborazione delle immagini troviamo invece, ai fini del nostro studio, degli algoritmi basati sul riconoscimento dei bordi di oggetti. Combinando tali algoritmi possiamo ottenere automaticamente le caratteristiche salienti delle regioni delle immagini sulle quali vengono effettuate le misurazioni. La parte maggiore di tale lavoro consiste quindi nello sviluppo di una procedura automatica, un nuovo algoritmo di misura, capace di rilevare in automatico i vertici di un poligono ignoto. Sono state quindi tracciate due strade, due filosofie di architettura del sistema e del software. Il sistema sviluppato è anche in grado di effettuare la verifica di allineamento con degli assi di riferimento, fornire le misure rilevate secondo il sistema di riferimento desiderato (mm, inches, etc.), verifica di linearità dei poligoni, e la misura puntuale dei lati al fine del rilevamento di conformità, ed il baricentro. Viene utilizzato un sistema di illuminazione a led bianchi, per ogni poligono verrà acquisita un’immagine, a seguire una pre-elaborazione ed un filtraggio multiplo, e l’immagine verrà così elaborata utilizzando i nuovi algoritmi sviluppati. Il sistema progettato e sviluppato nasce quindi per un’esigenza nel settore dell’automazione industriale, potrebbe trovare campo di applicazione nella misura ed il rilevamento automatico delle caratteristiche dei dispositivi elettronici acquisiti mediante acquisizione delle immagini con metodo SEM (Scanning Electron Microscopy), TEM (Transmission Electron Microscopy), etc..