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Tecniche per l'analisi di qualità per immagini industriali

Informazioni tesi

  Autore: Natale Letizia
  Tipo: Laurea liv.I
  Anno: 2005-06
  Università: Università degli Studi di Catania
  Facoltà: Scienze Matematiche, Fisiche e Naturali
  Corso: Informatica
  Relatore: Sebastiano Battiato
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 68

Il rilevamento di 'difetti' nelle componenti industriali, e il settore controllo qualita', è un importante ambito di automazione, specialmente nell'ambito della microelettronica; spesso e' difficile attribuirne le cause, ma e' importante stabilire attraverso uno strumento grafico (una telecamera di rilevamento) quando in un oggetto di analisi lo stesso non ha difetti di assemblaggio ma piuttosto vi sono interferenze visive per la rilevazione della sua qualita' (pulviscolo, etc). Pertanto l'idea principale del progetto e' consistita in:
- Cercare di imitare le capacita' umane nell'intelligibilita' dell'analisi delle immagini.
- Trovare le sezioni affette da artefatti di difetto nelle immagini.

Alcuni filtri, quali i Band-pass/high-pass permettono di facilitare alcune mansioni di ricerca visiva in brevi passi, indipendentemente dalla semantica dell'immagine. Partendo da tali semplici conoscenze di base ho sviluppato soluzioni che si sono concentrate sui set di esempio presentati.

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4 Introduzione La tesi “Tecniche per l’analisi di qualità di immagini industriali” qui presentata è il frutto della collaborazione tra il Dipartimento d’Informatica dell’Università degli Studi di Catania ed il gruppo Imaging della AST (Advanced System Technology) della ST Microelectronics di Catania. Verranno esposte alcune delle tecniche per l’analisi di qualità di immagini industriali, e lo studio che ha portato allo sviluppo di un tool per il rilevamento di difetti legati a presenza di polvere depositata sui sensori CMOS tramite l’analisi delle immagini del dispositivo stesso. Il detection di difetti nelle immagini è un’importante area di automazione; le immagini acquisite possono, infatti risultare, affette da difetti e rumore provocato da molte cause:  insufficiente risoluzione del dispositivo di acquisizione;  formato immagine non ottimale;  problemi ottici;  disturbi di natura termica;  danni al sensore che le rileva;  sporco e umidità. In questo lavoro di tesi si è sviluppata una soluzione automatica che può rimpiazzare soddisfacentemente l’ispezione visiva umana. Da [2] infatti ricaviamo: “Gli umani sono in grado di trovare difetti osservando senza una conoscenza a priori del pattern dell’oggetto privo di difetti. I difetti sono visti come disomogeneità nei campi della regolarità e dell’orientazione. Il giudizio umano è, come sempre, influenzato dalle aspettative e dalla conoscenza a priori ovvero, in casi “ovvii” molti osservatori sono d’accordo che il difetto sia lì, anche quando non ne possano identificare la struttura. Questo compito di monitoraggio è naturalmente tedioso, soggettivo e dispensivo ma è basato su una lunga esperienza e può utilizzare il vasto giudizio e le capacità cognitive del cervello umano.

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