ID:
511899
Durata (ore):
45
CFU:
6
SSD:
BIOINGEGNERIA INDUSTRIALE
MISURE MECCANICHE E TERMICHE
Anno:
2025
Dati Generali
Periodo di attività
Primo Semestre (29/09/2025 - 16/01/2026)
Syllabus
Obiettivi Formativi
L'insegnamento ha l’obiettivo di fornire una solida preparazione teorico-pratica sui sistemi di visione artificiale allo stato dell’arte, con un focus particolare sulle applicazioni in ambito industriale e bioingegneristico. Il corso propone un percorso interdisciplinare che integra concetti di ottica, sensoristica, elaborazione delle immagini e intelligenza artificiale, finalizzato allo sviluppo di competenze nella progettazione e realizzazione di sistemi di misura basati su immagini digitali. Al termine del corso, lo studente sarà in grado di:
- Comprendere i principi fisici e tecnici che regolano la formazione dell’immagine, il funzionamento di telecamere e ottiche, e la propagazione della luce nei sistemi di misura.
- Selezionare, configurare e calibrare una catena di misura basata sull’acquisizione di immagini, composta da telecamere, ottiche, sistemi di illuminazione e strumenti software.
- Applicare le principali tecniche di pre-processing e analisi di immagini digitali, utilizzando sia algoritmi tradizionali sia metodi di intelligenza artificiale, in contesti industriali e bioingegneristici.
- Valutare criticamente le prestazioni metrologiche di un sistema di visione artificiale e proporre soluzioni tecniche adeguate alle esigenze sperimentali.
- Comprendere e utilizzare sistemi di visione basati su intelligenza artificiale per la misura e quantificazione di grandezze fisiche.
- Progettare, documentare e comunicare un progetto sperimentale autonomo, utilizzando una terminologia scientifica appropriata.
- Comprendere i principi fisici e tecnici che regolano la formazione dell’immagine, il funzionamento di telecamere e ottiche, e la propagazione della luce nei sistemi di misura.
- Selezionare, configurare e calibrare una catena di misura basata sull’acquisizione di immagini, composta da telecamere, ottiche, sistemi di illuminazione e strumenti software.
- Applicare le principali tecniche di pre-processing e analisi di immagini digitali, utilizzando sia algoritmi tradizionali sia metodi di intelligenza artificiale, in contesti industriali e bioingegneristici.
- Valutare criticamente le prestazioni metrologiche di un sistema di visione artificiale e proporre soluzioni tecniche adeguate alle esigenze sperimentali.
- Comprendere e utilizzare sistemi di visione basati su intelligenza artificiale per la misura e quantificazione di grandezze fisiche.
- Progettare, documentare e comunicare un progetto sperimentale autonomo, utilizzando una terminologia scientifica appropriata.
Prerequisiti
È richiesta una conoscenza di base dei fondamenti di Fisica e Analisi Matematica.
Metodi didattici
Il corso è articolato in lezioni frontali, esercitazioni pratiche guidate e, in forma opzionale, attività di project work. Le lezioni frontali, supportate da presentazioni messe a disposizione degli studenti, forniscono il quadro teorico e metodologico necessario alla comprensione e allo sviluppo di sistemi di misura basati su immagini. Le presentazioni sono arricchite da esempi tratti da applicazioni reali. Le esercitazioni pratiche, svolte in aula e presso il laboratorio, consentono agli studenti di acquisire familiarità con strumenti software (ad es. OpenCV, Python) e di applicare le tecniche apprese nella realizzazione di sistemi di visione per la risoluzione di problemi ingegneristici concreti. Il corso può includere attività di project work individuali o di gruppo, finalizzate alla progettazione e sperimentazione di semplici sistemi di visione artificiale, con possibili riferimenti ad applicazioni nei settori industriale, clinico, diagnostico o riabilitativo. Potranno essere inoltre organizzati seminari tematici tenuti da esperti provenienti dal mondo accademico o industriale. La frequenza alle lezioni e alle esercitazioni è vivamente consigliata per una proficua partecipazione al corso.
Verifica Apprendimento
L’esame consiste in una prova orale individuale, obbligatoria per tutti gli studenti. È inoltre prevista la possibilità di svolgere un project work facoltativo, individuale o in gruppo. In tal caso, il progetto sarà discusso durante l’esame orale e contribuirà alla valutazione finale, in coerenza con gli obiettivi formativi dell’insegnamento.
1. Prova orale (obbligatoria) Colloquio individuale della durata indicativa di 20–30 minuti, volto a verificare:
- la padronanza dei concetti teorici trattati nel corso;
- la capacità di collegare teoria e applicazioni pratiche;
- la chiarezza espositiva e l’uso corretto della terminologia scientifica;
- l’eventuale riflessione critica sul project work svolto.
Durante il colloquio non è consentito l’uso di materiali.
2 - Project work (facoltativo) Gli studenti che scelgono di partecipare al project work dovranno progettare, implementare un sistema sperimentale di visione artificiale su una specifica applicazione. Il lavoro verrà discusso durante l’esame orale. La valutazione del project work tiene conto di:
- correttezza e chiarezza metodologica;
- qualità tecnica del sistema sviluppato;
- capacità di analisi critica dei risultati;
- originalità e complessità progettuale.
Il voto finale, espresso in trentesimi, terrà conto della prova orale (componente principale) ed eventualmente del contributo del project work, qualora svolto. Entrambe le parti devono risultare sufficienti (≥18/30) per il superamento dell’esame. Per la discussione del progetto sono ammessi slide, video, immagini e demo del sistema sviluppato.
1. Prova orale (obbligatoria) Colloquio individuale della durata indicativa di 20–30 minuti, volto a verificare:
- la padronanza dei concetti teorici trattati nel corso;
- la capacità di collegare teoria e applicazioni pratiche;
- la chiarezza espositiva e l’uso corretto della terminologia scientifica;
- l’eventuale riflessione critica sul project work svolto.
Durante il colloquio non è consentito l’uso di materiali.
2 - Project work (facoltativo) Gli studenti che scelgono di partecipare al project work dovranno progettare, implementare un sistema sperimentale di visione artificiale su una specifica applicazione. Il lavoro verrà discusso durante l’esame orale. La valutazione del project work tiene conto di:
- correttezza e chiarezza metodologica;
- qualità tecnica del sistema sviluppato;
- capacità di analisi critica dei risultati;
- originalità e complessità progettuale.
Il voto finale, espresso in trentesimi, terrà conto della prova orale (componente principale) ed eventualmente del contributo del project work, qualora svolto. Entrambe le parti devono risultare sufficienti (≥18/30) per il superamento dell’esame. Per la discussione del progetto sono ammessi slide, video, immagini e demo del sistema sviluppato.
Testi
Szeliski R., Computer Vision: Algorithms and Applications, 2a ed., Springer, 2022, ISBN: 978-3-030-34371-8 Versione elettronica disponibile per uso personale sul sito ufficiale dell'autore: https://szeliski.org/Book
Contenuti
- Fondamenti di ottica geometrica e formazione dell’immagine.
- Sistemi di visione: ottiche e sensori.
- Sistemi di illuminazione.
- Microscopia ottica e tecniche di illuminazione.
- Pre-processing e analisi di immagini.
- Calibrazione e triangolazione per misure dimensionali.
- Tecniche di imaging avanzato: termografia, multispettrale, iperspettrale, polarimetrico e telecentrico.
- Intelligenza artificiale per l’analisi di immagini: dalla classificazione di immagini al referring image segmentation.
- Esecuzione di modelli AI per visione artificiale su dispositivi embedded.
- Sistemi di visione: ottiche e sensori.
- Sistemi di illuminazione.
- Microscopia ottica e tecniche di illuminazione.
- Pre-processing e analisi di immagini.
- Calibrazione e triangolazione per misure dimensionali.
- Tecniche di imaging avanzato: termografia, multispettrale, iperspettrale, polarimetrico e telecentrico.
- Intelligenza artificiale per l’analisi di immagini: dalla classificazione di immagini al referring image segmentation.
- Esecuzione di modelli AI per visione artificiale su dispositivi embedded.
Lingua Insegnamento
ITALIANO
Corsi
Corsi (2)
BIOINGEGNERIA
Laurea Magistrale
2 anni
INDUSTRIAL AUTOMATION ENGINEERING
Laurea Magistrale
2 anni
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