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Progettazione e sviluppo di una Metodologia Data-Driven di Quality Inspection nel contesto dell'Industria 4.0

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Anteprima della tesi: Progettazione e sviluppo di una Metodologia Data-Driven di Quality Inspection nel contesto dell'Industria 4.0, Pagina 4
Capitolo 2
Quality Inspection, Machine
Vision e Deep Learning
In questo capitolo verranno offerti gli spunti teorici su cui basare la progettazione
e lo sviluppo del sistema di Quality Inspection oggetto di questa tesi, a partire
dal processo di Quality Inspection fino alle moderne tecniche di elaborazione delle
immagini.
2.1 Quality Inspection
La Quality Inspection ` e il processo manifatturiero che ha il compito di valutare
la conformit` a di un prodotto. La qualit` a di un prodotto ` e determinata sia da come
esso ` e stato progettato che da quanto esso sia vicino alle specifiche di progetto:
l’obiettivo del processo di quality inspection ` e quello di soddisfare la seconda. La
valutazione pu` o avvenire durante o in una fase successiva alla produzione. Questo ` e
il compito di supervisori specializzati, che ad occhio o mediante misurazioni danno
un giudizio sui prodotti analizzati e decidono se bisogna scartarli o meno.
La rilevazione dei difetti nei prodotti ha l’ulteriore scopo di ridurre i problemi di
qualit` a futuri. I dati relativi alle rilevazioni sono inviati ai manager, che analizzano
l’ambiente di produzione per cercare di ridurre o rimuovere del tutto la causa del
difetto. Il processo pi` u generale che include il meccanismo di feedback appena
esposto ` e chiamato Quality control.
2.1.1 Metodologie di controllo
Allo stato dell’arte esistono principalmente i seguenti approcci per la valutazione
dei prodotti da analizzare:
 Ispezione completa: vengono analizzati tutti i prodotti. Questa soluzione
solitamente non ` e praticabile, ma lo ` e per produzioni di poche unit` a.
 Ispezione statistica: i prodotti sono scelti casualmente. I parametri di questo
metodo sono la dimensione e frequenza dei campioni scelti.
 Statistical Process Control (SPC) [2]:
`
E un passo della Quality Control
e si basa sulle statistiche dei difetti rilevati. Vengono misurate e assegnate
delle probabilit` a di errore alle varie fasi produttive, cos` ı da poterne costruirne
10

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Progettazione e sviluppo di una Metodologia Data-Driven di Quality Inspection nel contesto dell'Industria 4.0

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Informazioni tesi

  Autore: Vincenzo Topazio
  Tipo: Tesi di Laurea Magistrale
  Anno: 2019-20
  Università: Politecnico di Torino
  Facoltà: Ingegneria
  Corso: Ingegneria Informatica
  Relatore: Tania Cerquitelli
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 77

FAQ

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Parole chiave

controllo di qualità
machine learning
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quality inspection
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automazione della classificazione manuale
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