The constant increasing of industrial systems productivity makes it necessary to develop new, advanced automation systems for defect recognition along the production line. The automatic detection of defects allows to perform, quickly and systematically, the quality check on the process, bringing to a reduction of cost and waste. In the view of impovement of current industrial vision methods, this study aims to analyze the effectiveness of the most recent AI systems applied for the detection of packaging defects in packaging machines.

Il costante aumento della capacità produttiva dei sistemi industriali rende necessario lo sviluppo di avanzati sistemi di automatizzazione e di riconoscimento dei difetti lungo la catena di produzione. Il riconoscimento automatico dei difetti permette di effettuare in modo rapido e sistematico il controllo qualità dei processi, andando a ridurre i costi e gli scarti dei prodotti. Nell’ottica di miglioramento delle metodologie di visione industriale, questo studio cerca di analizzare l’efficacia dei più recenti sistemi di intelligenza artificiale applicati al riconoscimento dei difetti di confezionamento dei prodotti nelle macchine confezionatrici.

Riconoscimento dei difetti di confezionamento dei prodotti

ZALTRON, THOMAS
2021/2022

Abstract

The constant increasing of industrial systems productivity makes it necessary to develop new, advanced automation systems for defect recognition along the production line. The automatic detection of defects allows to perform, quickly and systematically, the quality check on the process, bringing to a reduction of cost and waste. In the view of impovement of current industrial vision methods, this study aims to analyze the effectiveness of the most recent AI systems applied for the detection of packaging defects in packaging machines.
2021
Recognition of product packaging defects
Il costante aumento della capacità produttiva dei sistemi industriali rende necessario lo sviluppo di avanzati sistemi di automatizzazione e di riconoscimento dei difetti lungo la catena di produzione. Il riconoscimento automatico dei difetti permette di effettuare in modo rapido e sistematico il controllo qualità dei processi, andando a ridurre i costi e gli scarti dei prodotti. Nell’ottica di miglioramento delle metodologie di visione industriale, questo studio cerca di analizzare l’efficacia dei più recenti sistemi di intelligenza artificiale applicati al riconoscimento dei difetti di confezionamento dei prodotti nelle macchine confezionatrici.
Reti neurali
Classificazione
Data augmentation
File in questo prodotto:
File Dimensione Formato  
Zaltron_Thomas.pdf

accesso riservato

Dimensione 1.23 MB
Formato Adobe PDF
1.23 MB Adobe PDF

The text of this website © Università degli studi di Padova. Full Text are published under a non-exclusive license. Metadata are under a CC0 License

Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/20.500.12608/10502