5 research outputs found

    Ricerca automatica finalizzata alla decodifica di codici Data Matrix tramite tecniche di Intelligenza Artificiale

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    Lo scopo della tesi è quello di creare un sistema intelligente che, in modo autonomo, trovi i parametri necessari per decodificare codici Data Matrix. Questo sistema si interfaccia con un lettore di codice a barre professionale dotato di camera fotografica e una libreria interna, che ha lo scopo di interpretare il codice all’interno dell’immagine acquisita.  I Data Matrix vengono generalmente impressi tramite il processo di Direct Part Marking (DPM), che impone una marcatura permanente del codice su un prodotto tramite varie tipologie di strumenti.  Le diverse tipologie di stampa impongono che la lettura venga affidata a dei lettori molto avanzati che permettono di modificare numerosi parametri, al fine di rendere il codice visibile quanto basta per dare la possibilità alla libreria di decodificarlo. Alcuni esempi di questi parametri sono: posizione dei led accesi, luce emessa dai led, distanza focale e contrasto dell’immagine.  Avvalendosi di un tecnico, i lettori vengono posizionati in punti prefissati, e per ogni prodotto viene ricercata manualmente una ricetta (combinazioni di parametri) che permette di leggere le informazioni impresse. In questo modo, l’utilizzatore dovrà semplicemente inserire i parametri specificati a seconda del prodotto da scansionare. Il problema si pone soprattutto quando un nuovo prodotto viene inserito nella linea, in questo caso, se le ricette precedenti non sono riutilizzabili, il tecnico deve intervenire introducendo un costo per l’azienda. Da qui parte l’esigenza di creare un sistema esperto che permette di svolgere questo compito in maniera automatica.  In questo contesto è stata proposta una metodologia che suddivide il problema in tre fasi: localizzazione, autofocus e ricerca dei parametri. Mentre l’analisi dell’immagine viene svolta da una rete neurale profonda, le atre parti vengono evase tramite algoritmi di ottimizzazione su uno spazio di ricerca accuratamente discretizzato

    A comparison of the CAR and DAGAR spatial random effects models with an application to diabetics rate estimation in Belgium

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    When hierarchically modelling an epidemiological phenomenon on a finite collection of sites in space, one must always take a latent spatial effect into account in order to capture the correlation structure that links the phenomenon to the territory. In this work, we compare two autoregressive spatial models that can be used for this purpose: the classical CAR model and the more recent DAGAR model. Differently from the former, the latter has a desirable property: its ρ parameter can be naturally interpreted as the average neighbor pair correlation and, in addition, this parameter can be directly estimated when the effect is modelled using a DAGAR rather than a CAR structure. As an application, we model the diabetics rate in Belgium in 2014 and show the adequacy of these models in predicting the response variable when no covariates are available

    A Statistical Approach to the Alignment of fMRI Data

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    Multi-subject functional Magnetic Resonance Image studies are critical. The anatomical and functional structure varies across subjects, so the image alignment is necessary. We define a probabilistic model to describe functional alignment. Imposing a prior distribution, as the matrix Fisher Von Mises distribution, of the orthogonal transformation parameter, the anatomical information is embedded in the estimation of the parameters, i.e., penalizing the combination of spatially distant voxels. Real applications show an improvement in the classification and interpretability of the results compared to various functional alignment methods
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