La tesi descrive l'attività di progettazione e sviluppo di un'infrastruttura di monitoraggio e rilevamento di anomalie per scanner industriali adibiti al controllo qualità, svolta presso l'azienda Microtec GmbH. Il prodotto considerato come prototipo è un tomografo a raggi X per la valutazione di produzioni alimentari. La parte di rilevamento automatico si avvale di algoritmi di machine learning sviluppati in TensorFlow.

Sviluppo di un'infrastruttura di acquisizione dati e rilevamento automatico di anomalie in scanner industriali.

MARTINI, ROBERTO
2021/2022

Abstract

La tesi descrive l'attività di progettazione e sviluppo di un'infrastruttura di monitoraggio e rilevamento di anomalie per scanner industriali adibiti al controllo qualità, svolta presso l'azienda Microtec GmbH. Il prodotto considerato come prototipo è un tomografo a raggi X per la valutazione di produzioni alimentari. La parte di rilevamento automatico si avvale di algoritmi di machine learning sviluppati in TensorFlow.
2021
Development of data acquisition and anomaly detection framework for industrial scanners.
Industria 4.0
Manutenzione
Machine learning
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/20.500.12608/36603