Abstract:
I processi industriali richiedono sempre di più l'esatta e precisa conoscenza del materiale in lavorazione, al fine di affinare, automatizzare e ottimizzare il flusso produttivo, massimizzare il valore e la qualità del prodotto finale, e massimizzare l'utilizzo delle risorse in modo sostenibile.
Diversi fornitori producono e vendono scanner ottici costituiti da una combinazione di fotocamere e sorgenti luminose, e c'è una spinta a migliorare le loro prestazioni utilizzando tecnologie più avanzate come telecamere più veloci, sensori a risoluzione più elevata o che utilizzano altre lunghezze d'onda informative (infrarossi, UV, x -ray).
Il mio progetto di dottorato è incentrato sull'analisi e lo sviluppo di un sistema di misura iperspettrale, operante nella gamma di lunghezze d'onda del visibile e dell'infrarosso (VIS-NIR-SWIR, ovvero lunghezze d'onda comprese tra 400nm e 1700nm). Tale sistema è stato validato in diversi casi industriali reali, in particolare per la classificazione di tavole di legno (ad esempio la classificazione di durame e alburno nel legno di eucalipto) e dei frutti (ad esempio la stima della sostanza secca negli avocado e del contenuto di zucchero nelle arance).
Il lavoro si è articolato in più fasi: selezione dei componenti principali e sviluppo delle parti hardware, sviluppo della pipeline software per modellare i dati e valutare i risultati, selezione dei casi d'uso con test approfonditi sia in laboratorio che sul campo, ed infine l'ingegnerizzazione di un prodotto finale da utilizzare in un vero ambiente industriale. Il risultato è un insieme di nuovi strumenti hardware e software che sono stati adottati per creare prodotti reali sviluppati dall'azienda per cui lavoro.
