MASMART
Obiettivi del progetto
Il progetto MASMART si pone l’obiettivo di studiare, sviluppare e realizzare in forma prototipale moduli meccatronici che permettano la realizzazione di sistemi di produzione complessi attingendo ai concetti inquadrati nel paradigma tecnologico dei sistemi CPS (Cyber Physical Systems) e contenuti nelle linee guida di Industria 4.0. In particolare, l’attenzione di concentrerà sui seguenti moduli:
- Sistema di manipolazione intelligente basato su impiego di robot co-operanti;
- Sistema di visione per il controllo di produzione e di parametri di difettosità di componenti industriali basato su intelligenza artificiale;
Questi due moduli comporranno un sub sistema CPS (cella) che verrà realizzato in forma di dimostratore prototipale e che costituirà la base realizzativa delle linee di produzione sviluppate e realizzate da Masmec nel nuovo insediamento produttivo oggetto del Piano di investimenti MASMART.
Contributo del Politecnico
Il Laboratorio di Informatica Industriale ha partecipato al progetto MASMART come fornitore della Masmec S.p.A. per la seguente attività di ricerca e sviluppo:
- Studio di algoritmi di fusione multimodale per sistemi diagnostici basati su ultrasuoni e raggi X.
- Implementazione e rilascio di relativo codice ed eseguibili di algoritmi di fusione multimodale.
Pubblicazioni
I risultati scientifici di questo lavoro sono stati pubblicati sulla rivista internazionale Bioengineering:
Altini, N.; Brunetti, A.; Napoletano, V.P.; Girardi, F.; Allegretti, E.; Hussain, S.M.; Brunetti, G.; Triggiani, V.; Bevilacqua, V.; Buongiorno, D. A Fusion Biopsy Framework for Prostate Cancer Based on Deformable Superellipses and nnU-Net. Bioengineering 2022, 9, 343. doi:10.3390/bioengineering9080343.
La peculiarità dell’algoritmo implementato per la segmentazione della ghiandola prostatica da ecografia è che non richiede di acquisire un dataset specifico per il trasduttore considerato; quindi, è una soluzione flessibile e che può funzionare in svariati contesti applicativi.
Il metodo sviluppato si fonda sulla teoria dei superellissi deformabili, che sono modelli geometrici in grado di modellare adeguatamente forme regolari di oggetti che possono essere acquisiti mediante immagini US.
Una volta ottenute le maschere di segmentazione da entrambe le modalità di imaging sorgente, si è sviluppato un algoritmo di registrazione per permettere la realizzazione di un sistema di fusione multimodale. Il metodo sviluppato adopera la Maurer signed distance transformation a partire da una versione smoothed delle maschere di segmentazione ottenute dalle due modalità di imaging sorgente. Dunque, l’algoritmo di registrazione sviluppato in questo lavoro è utilizzabile in svariati contesti applicativi e per diverse modalità di imaging, tra cui immagini a ultrasuoni, raggi X, e risonanze magnetiche.
