La visione artificiale, e quindi l’uso di telecamere, è uno dei metodi più flessibili e utilizzati per acquisire informazioni utili per il monitoraggio e il controllo di sistemi fisici. Infatti, le immagini possono fornire una grande quantità di informazioni riguardo all’ambiente in cui operano, ad esempio, sistemi automatizzati come i robot. La tecnologia attuale mette a disposizione componenti hardware, come le webcam o le videocamere integrate negli smartphone, a basso costo e facilmente utilizzabili, oltre a librerie software che implementano una grande quantità di avanzati algoritmi di elaborazione. Senza contare che l’uso di tecniche basate sull’intelligenza artificiale, e il deep learning in particolare, ha aperto nuovi scenari per l’uso delle informazioni che possono essere ricavate dalle immagini.

Elaborazione delle immagini presso il Laboratorio di Robotica

Relativamente all’elaborazione delle immagini, le attività di ricerca condotte presso il Laboratorio di Robotica non hanno lo scopo di sviluppare nuovi metodi generali di analisi, ma si concentrano principalmente nell’uso di tecniche standard che sono ritenute utili per ottenere i risultati nei vari progetti in cui l’uso di tali tecniche è ritenuto utile o indispensabile.

Alcuni esempi di applicazioni nelle quali sono state utilizzate tecniche di elaborazione delle immagini includono l’analisi di manufatti realizzati tramite stampanti 3D con l’obiettivo di “assomigliare” a materiali legnosi, oppure l’analisi di immagini provenienti da microscopi ottici per lo studio del movimento di proteine nei tessuti animali. Applicazioni più “ludiche” hanno consistito nello sviluppo di un sistema di visione per realizzazione di un sistema automatizzato in grado di giocare al popolare gioco del biliardino (table soccer), nel quale l’elaborazione viene effettuata sulle immagini che riprendono il tavolo di gioco e permettono di capire la posizione dei giocatori avversari e della palla, informazioni indispensabili per pianificare le mosse del giocatore automatico. D’altra parte, in contesto sportivo e in particolare per il mondo del basket, è stato sviluppato un sistema di visione in grado di tracciare la posizione del pallone durante una partita.

Tesi e attività di ricerca

Alcuni esempi di lavori effettuati nel campo dell’elaborazione delle immagini includono le seguenti tesi di laurea:

• Frames Player and Analyzer for Optical Biological Ballistic Observations
• Computer vision e machine learning per il tracking di una palla in ambito sportivo
• Distributed architecture for a smart LEDs system based on MQTT
• Image Processing of a Foosball Table On Low-End Acquisition System
• Automated visual analysis of wooden surfaces
• Timestaping system for a multi-camera application

Pubblicazioni

Per quanto riguarda invece le pubblicazioni scientifiche, alcuni dei contributi sono i seguenti:

• Marco Della Vedova, Tullio Facchinetti, Antonella Ferrara, and Alessandro Martinelli, “Real-time platooning of mobile robots: design and implementation”, in Proceedings of the Work-In-Progress (WIP) session of the 14th IEEE International Conference on Emerging Techonologies and Factory Automation (ETFA), Palma De Mallorca, Spain, pp. 1–4, September, 2009.
• Marco Della Vedova, Tullio Facchinetti, Antonella Ferrara, and Alessandro Martinelli, “Visual interaction for real-time navigation of autonomous mobile robots”, in Proceedings of the International Conference on CYBERWORLDS, University of Bradford, UK, pp. 211–218, September, 2009.
• Tullio Facchinetti, and Giorgio Buttazzo, “A Real-Time System for Tracking and Catching Moving Targets”, in Proceedings of the 5th IFAC International Symposium on Intelligent Components and Instruments for Control Applications (SICICA), Aveiro, Portugal, pp. 251-256, July, 9-11, 2003.

Altre risorse

Scopri le altre attività del Laboratorio di Robotica dalla pagina personale del Prof. Facchinetti (consigliata), oppure accedendo alla homepage del laboratorio (attualmente un po’ meno aggiornata).