This paper describes a project conducted at the Polytechnic University of Marche, which aims to design and develop a measurement system that can quickly and effectively identify surface defects in metal components machined using the turning process. The mechanical parts were supplied by Zannini Spa, with the aim of finding a fast and effective way to identify surface defects resulting from the machining process. Components with irregularities must be identified and discarded. Among the various defect identification options, the choice fell on the components to analyze them using computer vision technology, a measurement strategy widely used in industrial quality control.
Questo elaborato è stato scritto per descrivere un progetto svolto all’interno dell’Università Politecnica delle Marche che ha l’obiettivo di realizzare e sviluppare un sistema di misurazione che possa individuare in breve tempo e in modo efficace i difetti superficiali di componenti metallici lavorati con il processo di tornitura. I pezzi meccanici sono stati forniti dall’azienda Zannini Spa con il fine di trovare un modo efficace e veloce per identificare i difetti superficiali che derivano dal processo di lavorazione, i componenti che presentano delle irregolarità devono essere individuati e scartati. Tra le varie possibilità di identificazione dei difetti, si è scelto di analizzare i componenti tramite computer vision technology, una strategia di misurazione largamente impiegata in ambito industriale per il controllo qualità.
Sviluppo di un sistema di controllo di qualità di manufatti metallici mediante analisi di immagine
D'EMIDI, GABRIEL
2024/2025
Abstract
This paper describes a project conducted at the Polytechnic University of Marche, which aims to design and develop a measurement system that can quickly and effectively identify surface defects in metal components machined using the turning process. The mechanical parts were supplied by Zannini Spa, with the aim of finding a fast and effective way to identify surface defects resulting from the machining process. Components with irregularities must be identified and discarded. Among the various defect identification options, the choice fell on the components to analyze them using computer vision technology, a measurement strategy widely used in industrial quality control.| File | Dimensione | Formato | |
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https://hdl.handle.net/20.500.12075/23561