Vibration based diagnostics on rolling contact fatigue test bench

The paper presents the first results of a study on vibrations associated with a rolling contact fatigue test bench and how this mechanical behavior may be correlated to the fatigue damage of the specimens. In particular, the aim of this study was to evaluate the possibility to detect and quantify, thanks to vibration analysis, the damage on two discs subjected to rolling contact fatigue. The first part of this work regards a description of the bench with a focus on the results acquired by its static and modal fem analyses. Then, some pure rolling and sliding condition tests were carried out and a procedure to monitor both the specimens damage state and to record accelerometric data was implemented by placing a set of piezoaccelerometers on the machine and developing a virtual instrument for automatic data handling and analysis. Tests were also periodically stoppedand the rolling contact surface profile was acquired by means of a linear video camera in order to evaluate its progressive damage. Data acquired were analyzed, considering also the results from the first part of work, both using a standard approach, such as a spectral analysis (FFT, PSD and waterfall), and by implementing custom digital weighting filters for a windowed RMS in order to estimate, realtime during the measurement, a good estimator for the specimen damage state development

Instrumented crutches for gait parameters evaluation

Most of the prototypes of instrumented crutches available in the literature require external motion capture devices to perform a gait analysis and to report the load applied on the crutches with respect to the gait cycle. Motion capture systems with markers require a controlled laboratory with cameras, instead IMU-based systems are more transportable, but the user must be instrumented. A new version of instrumented crutches, previously developed by the authors, allows one to measure the axial forces and to detect the gait phases during two-point assisted walking thanks to the cameras mounted on the lower part of the crutches

Body odors (even when masked) make you more emotional: behavioral and neural insights

Morality evolved within specific social contexts that are argued to shape moral choices. In turn, moral choices are hypothesized to be affected by body odors as they powerfully convey socially-relevant information. We thus investigated the neural underpinnings of the possible body odors effect on the participants\u2019 decisions. In an fMRI study we presented to healthy individuals 64 moral dilemmas divided in incongruent (real) and congruent (fake) moral dilemmas, using different types of harm (intentional: instrumental dilemmas, or inadvertent: accidental dilemmas). Participants were required to choose deontological or utilitarian actions under the exposure to a neutral fragrance (masker) or body odors concealed by the same masker (masked body odor). Smelling the masked body odor while processing incongruent (not congruent) dilemmas activates the supramarginal gyrus, consistent with an increase in prosocial attitude. When processing accidental (not instrumental) dilemmas, smelling the masked body odor activates the angular gyrus, an area associated with the processing of people\u2019s presence, supporting the hypothesis that body odors enhance the saliency of the social context in moral scenarios. These results suggest that masked body odors can influence moral choices by increasing the emotional experience during the decision process, and further explain how sensory unconscious biases affect human behavior

Body measurement estimations using 3D scanner for individuals with severe motor impairments

In biomechanics, a still unresolved question is how to estimate with enough accuracy the volume and mass of each body segment of a subject. This is important for several applications ranging from the rehabilitation of injured subjects to the study of athletic performances via the analysis of the dynamic inertia of each body segment. However, traditionally this evaluation is done by referring to anthropometric tables or by approximating the volumes using manual measurements. We propose a novel method based on the 3D reconstruction of the subject’s body using the commercial low-cost camera Kinect v2. The software developed performs body segment separation in a few minutes leveraging alpha shape approximation of 3D polyhedrons to quickly compute a Montecarlo volume estimation. The procedure was evaluated on a total of 30 healthy subjects and the resulting segments’ lengths and masses were compared with the literature

Validation of a smart mirror for gesture recognition in gym training performed by a vision-based deep learning system

This paper illustrates the development and validation of a smart mirror for sports training. The application is based on the skeletonization algorithm MediaPipe and runs on an embedded device Nvidia Jetson Nano equipped with two fisheye cameras. The software has been evaluated considering the exercise biceps curl. The elbow angle has been measured by both MediaPipe and the motion capture system BTS (ground truth), and the resulting values have been compared to determine angle uncertainty, residual errors, and intra-subject and inter-subject repeatability. The uncertainty of the joints’ estimation and the quality of the image captured by the cameras reflect on the final uncertainty of the indicator over time, highlighting the areas of improvement for further development

Misura dell'orientamento di pezzi meccanici a geometria variabile tramite Machine Learning - sviluppo algoritmi e validazione metrologica

L’identificazione corretta della posizione e dell’orientamento di pezzi meccanici a geometria variabile è uno dei maggiori problemi nelle applicazioni di pick & place in ambito industriale. Riuscire a identificare correttamente il modo in cui il pezzo oggetto della misura è posizionato in modo da riuscire a prenderlo e spostarlo risulta fondamentale nei processi industriali automatici in cui sono presenti numerose celle robotiche tra una macchina utensile e l’altra. Il problema viene spesso affrontato tramite tecniche basate su visione 2D che, però, presentano dei limiti quando i pezzi meccanici da prelevare possiedono una geometria tale da uscire dal dominio bidimensionale. Parallelamente, l’approccio 3D presenta una problematica legata soprattutto alla geometria variabile, che non consente lo sviluppo di un algoritmo robusto per l’identificazione del posizionamento del pezzo. Per superare queste limitazioni, negli ultimi anni sono state sviluppate tecniche di misura basate su machine learning che consentono di arginare i problemi legati alla variabilità della geometria. La presente memoria descrive lo sviluppo di un algoritmo di misura della posizione e dell’orientamento di pezzi meccanici di geometria variabile. I pezzi meccanici considerati sono stati ricavati da operazioni di stampaggio e presentano bave sul contorno che rendono gli approcci standard inefficaci e poco accurati nella misura. Per questo motivo, è stato sviluppato un algoritmo di misura che sfrutta una combinazione di tecniche di machine learning e tecniche classiche di visione 3D che permette di ottenere la matrice di rototraslazione dei pezzi oggetti della misura rispetto al relativo modello CAD di progettazione. Grazie alla matrice di rototraslazione ottenuta, è possibile fornire al robot la posizione accurata di alcuni punti scelti manualmente e utilizzati dal robot stesso per effettuare la presa del pezzo. L’algoritmo sviluppato opera su una nuvola di punti 3D del pezzo meccanico comprensivo di bave. Una volta effettuata la scansione sono previste diverse fasi: (i) ritaglio automatico della nuvola in modo da ricavarne solamente il pezzo in esame, (ii) rimozione automatica delle blob di punti identificate come outlier rispetto alla nuvola del pezzo, (iii) identificazione della posa del pezzo meccanico tramite classificatore basato su machine learning, (iv) allineamento grossolano tra pezzo meccanico (SCAN) e il relativo modello di riferimento (RIF) tramite analisi PCA (Principal Component Analysis) e (v) allineamento fine tra pezzo meccanico e modello CAD tramite algoritmo ICP (Iterative Closest Point)

Experimental Procedure for the Metrological Characterization of Time-of-Flight Cameras for Human Body 3D Measurements

Time-of-flight cameras are widely adopted in a variety of indoor applications ranging from industrial object measurement to human activity recognition. However, the available products may differ in terms of the quality of the acquired point cloud, and the datasheet provided by the constructors may not be enough to guide researchers in the choice of the perfect device for their application. Hence, this work details the experimental procedure to assess time-of-flight cameras' error sources that should be considered when designing an application involving time-of-flight technology, such as the bias correction and the temperature influence on the point cloud stability. This is the first step towards a standardization of the metrological characterization procedure that could ensure the robustness and comparability of the results among tests and different devices. The procedure was conducted on Kinect Azure, Basler Blaze 101, and Basler ToF 640 cameras. Moreover, we compared the devices in the task of 3D reconstruction following a procedure involving the measure of both an object and a human upper-body-shaped mannequin. The experiment highlighted that, despite the results of the previously conducted metrological characterization, some devices showed evident difficulties in reconstructing the target objects. Thus, we proved that performing a rigorous evaluation procedure similar to the one proposed in this paper is always necessary when choosing the right device

Validazione di algoritmi di calibrazione estrinseca basati su skeletonization del corpo umano

La presente memoria descrive le procedure utilizzate per la valutazione metrologica di procedure di calibrazione estrinseca di sistemi di visione composti da più telecamere. Viene definita calibrazione estrinseca quella procedura che consente di calcolare posizione ed orientamento di ogni telecamera presente in un sistema multicamera rispetto a tutte le altre. I metodi di calibrazione estrinseca si possono dividere principalmente in tre gruppi: tradizionali, basati sul riconoscimento di forme tridimensionali e basati su skeletonization. I metodi di calibrazione tradizionali si basano sull’utilizzo di target di calibrazione noti (scacchiere, griglie di punti, frange, etc) che vengono riconosciuti automaticamente dal sistema. Il sistema misura la posizione dei punti caratteristici del target ottenendo in questo modo i parametri di rotazione e traslazione desiderati. I metodi basati sul riconoscimento di forme tridimensionali (3D shape matching) sono invece fondati sulla coerenza geometrica di un oggetto 3D posizionato nel campo di vista delle varie telecamere: ciascun dispositivo registra una parte dell’oggetto target e successivamente, allineando ciascuna vista con le rimanenti, ed analizzando la traiettoria dell’oggetto vista da ogni telecamera è possibile risalire alle matrici di calibrazione. I metodi di calibrazione tradizionali, così come quelli basati su 3D shape matching risultano svantaggiosi in termini di tempo di esecuzione. Inoltre, queste tipologie necessitano di un target di calibrazione. Infine, i metodi basati sul riconoscimento dello scheletro umano (skeleton-based) utilizzano come target di calibrazione direttamente le articolazioni (joint) di un operatore che si posiziona all’interno del campo di vista delle telecamere. I metodi skeleton-based rappresentano quindi un’evoluzione dei metodi di 3D shape matching in quanto è come se venissero considerate forme 3D multiple rappresentate dai segmenti corporei dell’operatore stesso. Risulta quindi possibile ottenere una calibrazione estrinseca senza alcun oggetto caratteristico, ma semplicemente utilizzando il corpo dell’operatore umano come oggetto stesso. Nonostante in letteratura siano presenti lavori relativi alla valutazione dell’accuratezza nella misura dei joint, non sono presenti lavori che mostrano come questa accuratezza venga propagata a livello di matrici di rototraslazione risultanti dalla procedura di calibrazione. Il presente lavoro descrive le procedure utilizzate per valutare l’affidabilità della calibrazione estrinseca ottenuta tramite le posizioni dei joint misurate tramite il metodo di skeletonization descritto in [3]