Interfaccia cyberfisica uomo-macchina basata su Deep Learning

Il paradigma Industria 4.0 introduce il concetto di “smart factory", ovvero l'interconnessione tra sistemi informatici e sistemi fisici (detti sistemi cyberfisici). In particolare, questo lavoro di ricerca si focalizza sul concetto di "smart production", basato su una concreta collaborazione tra macchine, strumenti ed operatori per mezzo di supporti informatici. In questo senso, le workstation meta-collaborative risultano essere di particolare interesse, perché a differenza delle workstation collaborative classiche lo spazio di lavoro dell'operatore e del robot non è necessariamente condiviso e la cooperazione può avvenire a prescindere dalla presenza di barriere fisiche tra i due. In questo lavoro di ricerca si prosegue l’indagine presentata precedentemente riguardante le potenzialità dei sistemi intelligenti basati su Deep Learning come strumento di interfaccia cyberfisica tra umano e macchina, inserendo un modello allenato ad hoc su dei gesti prescelti all’interno di una interfaccia di comando basata su ROS

Benchmark tra FPGA e GPU embedded per modelli di Deep Learning

Le soluzioni embedded sul mercato per applicazioni di intelligenza artificiale sono sempre più frequenti, accessibili a prezzi che vanno sempre più riducendosi. Se le FPGA sono una piattaforma già affermata e tipicamente prestante, le GPU di contro sono state introdotte solo recentemente nel mercato embedded, proprio grazie alla forte spinta che la ricerca ha dato nell’ambito delle applicazioni di Deep Learning e intelligenza artificiale. In questo lavoro abbiamo valutato le prestazioni di riconoscimento di un modello di rete neurale di convoluzione rispettivamente su una FPGA Xilinx, ZCU104 e su una GPU embedded Nvidia Jetson TX2

I cuochi non sanno scrivere le ricette

Il processo creativo di una ricetta per un cuoco spesso è frutto di idee nate al momento, basate sulla sua esperienza e conoscenza personale. Questo comporta una certa difficoltà nel trasmettere la procedura di realizzazione di una certa ricetta a un altro individuo, che inevitabilmente la riprodurrà a suo modo. Se questo è vero già quando un cuoco junior osserva e riproduce le azioni di un cuoco esperto, diventa ancora più difficile riuscire a ricreare la ricetta originale quando la si legge descritta in modo classico, ovvero con la tipica separazione tra la lista degli ingredienti necessari e le varie fasi della preparazione. Questa problematica è ben chiara ai cuochi stessi, che faticano a trasmettere in modo intuitivo ai loro colleghi e/o sottoposti una procedura che sia il più possibile univoca e che porti alla riproduzione il più possibile simile sia del gusto che della presentazione finale del piatto. Per ovviare a questo problema, il presente lavoro di ricerca ha come obiettivo la creazione e messa in opera di un sistema intelligente che, utilizzando diversi sensori, sia in grado di comprendere (i) le azioni che il cuoco compie man mano che procede con la preparazione, (ii) quali ingredienti usa per ogni sotto-fase e (iii) quali strumenti utilizza per ogni sotto-fase. In questo modo, sarà il sistema a ricondurre ogni azione analizzata ad una azione nota (ad esempio “mescolare” o “tagliare”) e, componendole in forma di flusso di lavoro, produrrà al termine una riscrittura completa della ricetta che sia di più chiaro e intuitivo utilizzo

Dynamic Nonlinear X-waves for Femtosecond Pulse Propagation in Water

Recent experiments on femtosecond pulses in water displayed long distance propagation analogous to that reported in air. We verify this phenomena numerically and show that the propagation is dynamic as opposed to self-guided. Furthermore, we demonstrate that the propagation can be interpreted as due to dynamic nonlinear X-waves whose robustness and role in long distance propagation is shown to follow from the interplay between nonlinearity and chromatic dispersion.Comment: 4 page

Gesture recognition per robotica collaborativa: primo approccio

Con il nuovo paradigma di Industria 4.0 si introducono i robot collaborativi, che condividono l’area di lavoro con l’operatore. Risulta necessario non solo elaborare adeguate strategie per assicurare la sicurezza degli operatori, ma anche metodi efficaci per comunicare con i robot collaborativi in modo naturale, tramite comandi vocali o gesti. Come primo approccio al problema della comunicazione umano-robot si è adottato un sistema di riconoscimento gesti basato su un algoritmo di Deep Learning, sviluppato sulla piattaforma MATLAB 2017b, in grado di riconoscere quattro diversi tipi di gesto a partire da immagini RGB, come riportato in Fig. 1. I gesti proposti sono caratterizzati da tre condizioni: devono essere eseguiti usando entrambe le mani con la sinistra chiusa a pugno, il più possibile alla stessa altezza e non troppo distanti tra loro. Il sistema è stato testato offline su quattro diversi dataset acquisiti sperimentalmente per valutare le performance in diverse condizioni. L’applicazione è stata poi testata in real-time per valutare la velocità del sistema nell’effettuare i riconoscimenti

Strumentazione ottica per la misura di strutture trabecolari: caratterizzazione metrologica e confronto tra setup sperimentali

L’additive manufacturing (prototipazione rapida o stampa 3D) è una tecnica che permette di riprodurre oggetti senza i vincoli geometrici tipici della manifattura classica. Questa tecnica consente di realizzare particolari di estrema complessità tra cui le cosiddette “strutture trabecolari”, strutture che presentano proprietà fisiche, meccaniche e topologiche molto vantaggiose. Grazie a queste caratteristiche, negli ultimi anni, esse sono state sempre più utilizzate in ambiti applicativi quali ad esempio la biomedica e l’automotive. Nonostante l’elevata flessibilità delle macchine per la prototipazione, la complessità di queste strutture è tale da generare spesso differenze tra la struttura progettata e il risultato finale della stampa 3D. Risulta quindi necessario progettare e realizzare dei banchi di misura che possano individuare tali differenze. Attualmente la caratterizzazione sperimentale è infatti limitata alla valutazione delle curve di sforzo (mediante test di compressione), e alla valutazione della porosità della superficie (tramite microscopi elettronici). Queste valutazioni vengono eseguite tramite tecniche quali, ad esempio, la Digital Image Correlation. Un altro approccio di misura comprende la visione 2D e 3D, con la quale è possibile effettuare misure dimensionali di campioni di strutture trabecolari prototipate. La presente memoria descrive i primi risultati ottenuti tramite due diversi setup sperimentali per la misura dimensionale di una struttura trabecolare realizzata tramite additive manufacturing. In particolare sono stati utilizzati due trasduttori di misura differenti, un triangolatore laser e una telecamera con ottica telecentrica, per la misura delle dimensioni caratteristiche di un campione prototipato. Le misure effettuate sono state valutate sia in termini di accuratezza di misura che di conformità con il progetto di partenza

Caratterizzazione metrologica di un sistema di tracking uomo-oggetti per applicazioni di robotica collaborativa

Negli ultimi anni, il panorama industriale ha subito un forte cambiamento, muovendosi sempre più rapidamente verso processi automatizzati e intelligenti nell’ottica della quarta Rivoluzione Industriale, definita oggi anche come Industry 4.0. Tale approccio significa essere in grado di monitorare i processi aziendali in tempo reale, in modo da implementare soluzioni di coordinazione in grado di restituire valore aggiunto alla produzione. Le attività devono essere svolte in piena sicurezza per l’operatore, che si trova a dover condividere lo stesso spazio di lavoro con un robot industriale. Per tale ragione, risulta di vitale importanza studiare l’affidabilità di un sistema che, sfruttando le informazioni di colore e di profondità di una telecamera RGB-D, determini in tempo reale la presenza di persone e oggetti e ne restituisca la posizione nello spazio. A tal proposito, la presente memoria descrive le metodologie adottate per la caratterizzazione metrologica del sistema descritto in [1], in grado di affrontare le tematiche affrontate utilizzando due Kinect di seconda generazione (Kinect v2) basate su tecnologia TOF, considerate ancora oggi la scelta migliore in termini di qualità/prezzo

Confronto metrologico tra telecamere a tempo di volo per la misura della cinematica del corpo umano

Lo sviluppo della medicina e il miglioramento delle condizioni di vita hanno portato ad un innalzamento dell’aspettativa di vita che a sua volta ha generato un aumento del numero di persone che necessitano di assistenza medica (ospedaliera o domiciliare). Questo fenomeno ha generato una richiesta sempre più alta di figure assistenziali quali infermieri, fisioterapisti, etc.). Sempre più spesso tali figure soffrono di disturbi muscoloscheletrici dovuti a procedure scorrette assunte durante il proprio lavoro di assistenza all’anziano. Risulta quindi sempre più importante sviluppare sistemi di misura per il training e il monitoraggio ergonomico dei cosiddetti “caregiver”. In questo ambito si colloca il lavoro di ricerca descritto nella presente memoria, il cui obiettivo è quello di illustrare lo sviluppo di un sistema di misura della cinematica del corpo umano basato su telecamere a tempo di volo (Time-Of-Flight, TOF). La telecamera scelta per il sistema di misura è la Camboard Picoplexx (PmdTM), una telecamera TOF che grazie alle dimensioni ridotte e all’assenza di alimentazione esterna (la telecamera viene alimentata direttamente tramite porta USB2.0) consente la massima portabilità, unita ad una buona risoluzione e sensibilità di misura. La presente memoria descrive le metodologie utilizzate e i risultati ottenuti nell’ambito della caratterizzazione metrologica della telecamera Picoplexx e della sua comparazione rispetto alle performance del dispositivo Kinect V2 (MicrosoftTM), considerato il golden standard tra le telecamere TOF in commercio