Il Laboratorio di Informatica Industriale ha svolto attività di consulenza scientifica e sviluppo prototipale per conto di Comau S.p.a., azienda italiana con sede a Torino specializzata in automazione industriale per il settore automotive.
Random Bin Picking
Progettazione e sviluppo di un sistema di prelievo robotizzato di pezzi disposti alla rinfusa all’interno di un cassone. Il sistema comprende una parte di comunicazione con il robot, una parte di configurazione delle strategie di presa ed un core di funzionalità per adempiere al task di prelievo dei pezzi; tali funzionalità comprendono l’elaborazione di nuvole di punti per l’object detection, la collision avoidance e la selezione della presa ottimale.
Controllo non invasivo dei giunti di saldatura
Progettazione e sviluppo di un sistema per l’analisi inline di tratti di saldatura laser. Il sistema si compone di una parte di configurazione, una parte di acquisizione da termocamere opportunamente sincronizzata con la linea di automazione ed una parte di elaborazione dei video acquisiti attraverso l’uso di tecniche di intelligenza artificiale.
Il Laboratorio Pubblico-Privato COGNITIVE DIAGNOSTICS
Il Laboratorio di Informatica Industriale è, sin dalla costituzione nel 2021 del Laboratorio Pubblico Privato “Cognitive Diagnostics” fra il Politecnico di Bari e Comau s.p.a. (Responsabile Scientifico Prof. V. Bevilacqua), sede delle attività di ricerca e formazione condotte in collaborazione con ricercatori e borsisti.
Per ulteriori informazioni sulle iniziative del LPP si rimanda alla rassegna stampa mentre per accedere ai risultati scientifici già pubblicati è possibile visionare la relativa sezione.
Michela Prunella, Roberto Maria Scardigno, Domenico Buongiorno, Antonio Brunetti, Nicola Longo, Raffaele Carli, Mariagrazia
Dotoli and Vitoantonio Bevilacqua. “Deep Learning for Automatic Vision-Based Recognition of Industrial Surface Defects: A Survey“. In: IEEE Access, vol. 11, pp. 43370 – 43423, 2023. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2023.3271748.
Buongiorno, Domenico, Donato Caramia, Luca Di Ruscio, Nicola Longo, Simone Panicucci, Giovanni Di Stefano, Vitoantonio Bevilacqua, and Antonio Brunetti. 2022. “Object Detection for Industrial Applications: Training Strategies for AI-Based Depalletizer” Applied Sciences 12, no. 22: 11581. https://doi.org/10.3390/app122211581
Buongiorno, Domenico, Michela Prunella, Stefano Grossi, Sardar Mehboob Hussain, Alessandro Rennola, Nicola Longo, Giovanni Di Stefano, Vitoantonio Bevilacqua, and Antonio Brunetti. 2022. “Inline Defective Laser Weld Identification by Processing Thermal Image Sequences with Machine and Deep Learning Techniques” Applied Sciences 12, no. 13: 6455. https://doi.org/10.3390/app12136455
De Feudis, Irio, Domenico Buongiorno, Stefano Grossi, Gianluca Losito, Antonio Brunetti, Nicola Longo, Giovanni Di Stefano, and Vitoantonio Bevilacqua. 2022. “Evaluation of Vision-Based Hand Tool Tracking Methods for Quality Assessment and Training in Human-Centered Industry 4.0” Applied Sciences 12, no. 4: 1796. https://doi.org/10.3390/app12041796
