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.File in questo prodotto:
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https://hdl.handle.net/20.500.12608/36603