Benvenuti nell'Anagrafe della Ricerca d'Ateneo
La valutazione delle attività di ricerca che si svolgono nelle università ha assunto un'importanza rilevante sia per l'intero sistema universitario sia all'interno di ogni singolo ateneo. Roma Tre si è quindi dotata di idonei strumenti informativi in grado di supportare al meglio le azioni di monitoraggio e di valutazione delle attività di ricerca svolte nei propri dipartimentied ha realizzato una Anagrafe della Ricerca di Ateneo.
EnglishThis work proposes a non-destructive quality control for a pitting process of cherries. A system composed of a video camera and a light source records pictures of backlit cherries. The images processing in MATLAB environment provides the dynamic histograms of the pictures, which are analysed to state the presence of the pit. A feedforward artificial neural network was implemented and trained with the histograms obtained. The network developed allows a fast detection of stone fractions not visible by human inspection and the reduction of the accidental reject of properly manufactured products.
Baiocco, G., Almonti, D., Guarino, S., Tagliaferri, F., Tagliaferri, V., & Ucciardello, N. (2020). Image-based system and artificial neural network to automate a quality control system for cherries pitting process. In Procedia CIRP (pp.527-532). Elsevier B.V. [10.1016/j.procir.2020.05.091].
| Titolo: | Image-based system and artificial neural network to automate a quality control system for cherries pitting process | |
| Autori: | ||
| Data di pubblicazione: | 2020 | |
| Serie: | ||
| Citazione: | Baiocco, G., Almonti, D., Guarino, S., Tagliaferri, F., Tagliaferri, V., & Ucciardello, N. (2020). Image-based system and artificial neural network to automate a quality control system for cherries pitting process. In Procedia CIRP (pp.527-532). Elsevier B.V. [10.1016/j.procir.2020.05.091]. | |
| Handle: | http://hdl.handle.net/11590/405108 | |
| Appare nelle tipologie: | 4.1 Contributo in Atti di convegno |
File in questo prodotto:
Copyright © 2022