Descrizione
Il controllo di qualità in linea di produzione è basato sull’analisi di dati generati da strumenti di misura che osservano grandezze caratteristiche del prodotto e/o del processo. Oggi, nell’ottica di raggiungere una produzione a zero difetti (ZDM) il controllo di qualità è distribuito sulla linea, non è eseguito solo a fine linea; ciò col fine di rilevare il prima possibile la insorgenza di difetti ed eventualmente adottare le azioni necessarie a riportare il sistema a produrre entro le specifiche.
Il livello di fiducia delle diagnosi effettuate in una stazione di controllo qualità dipende dall’incertezza dei dati misurati; pertanto lo sviluppo di tecniche di misura per il controllo di qualità è un aspetto fondamentale. I dati quantitativi su grandezze fisiche nascono da processi di misura.
La ricerca è quindi orientata alo studio di soluzioni avanzate per la misura in linea di produzione. Particolare attenzione è rivolta alle tecniche di misura senza contatto, prevalentemente basate su tecnologie elettro-ottiche (visione nella varie bande dello spettro da UV ad IR, interferometria, sensori ottici) o su tecniche di misura vibro-acustiche (accelerometria, vibrometria laser Doppler, microfoni ed antenne microfoniche) o su tecniche ultrasonore (a contatto o senza contatto, laser-ultrasonics). La ricerca è orientata allo sviluppo di sistemi di misura “smart”, ovvero con comportamenti adattivi, flessibili, riconfigurabili, capaci di autocalibrazione, autodiagnosi; ciò col fine di gestire l’incertezza di misura nei complessi e rumorosi ambienti industriali delle linee di produzione, sia nel contesto manifatturiero che nell’industria di processo.
L'integrazione dei sistemi di misura con i robot e l'attenzione agli effetti del man-in-the-loop (ad esempio strumenti manuali utilizzati dagli operatori) sono parte della ricerca condotta in laboratorio.
Il gruppo di ricerca ha capacità progettuali, sia hardware che software, ed è in grado di condurre ricerca applicata, sviluppo prototipale in laboratorio e validazione in ambiente industriale, fino ad un TRL=7.
Esempi significativi di progetti di ricerca sul tema delle misure per controllo qualità in linea di produzione sono:
- progetto europeo( FP7) GRACE – Integration of process and Quality Control using Multi-Agent Technology
- progetto europeo (Horizon 2020) GO0DMAN - Agent Oriented Zero Defect Multi-Stage Manufacturing
Sistema di visione telecentrico con illuminazione interna per ispezione bave in parti cilindriche tornite
Prototipo di laser scanner integrato in smart-phone per la misura del gap&flush in linea di produzione
Laboratori
I principali laboratori attivi su questa linea di ricerca sono:
Pubblicazioni
- N.Paone, L.Scalise, G.Stavrakakis, A.Pouliezos, “Fault detection for quality control of house-hold appliances by non-invasive laser Doppler technique and likelihood classifier”, Measurement, vol.25, pp. 237-247, 1999, ed. Elsevier Science Ltd., Oxford, UK.
- C. Cristalli, N. Paone, R.M. Rodrıguez, “Mechanical fault detection of electric motors by laser vibrometer and accelerometer measurements”, Mechanical Systems and Signal Processing vol. 20 (2006) pp. 1350–1361, ed- Elsevier.
- P.Castellini, L.Stroppa, N.Paone, “Laser sheet scattered light method for industrial measurement of thickness residual stress distribution in flat tempered glass”, Optics & Lasers in Engineering, vol.50, pp. 787-795, ed. Elsevier Science Ltd., Northern Ireland, doi:10.1016/j.optlaseng.2011.12.008, 2012.
- G.Agostinelli, N.Paone, “Uncertainty of diagnostic features measured by laser vibrometry: the case of optically non-cooperative surfaces”,Optics & Lasers in Engineering, vol.50, pp. 1804-1816, ed. Elsevier Science Ltd., Northern Ireland, doi: 10.1016/j.optlaseng.2012.06.014, 2012
- P Castellini, S Cecchini, L Stroppa and N Paone, Adaptive illumination through spatial modulation of light intensity and image inversion, Measurement Science and Technology, vol.24, n.5., doi:10.1088/0957-0233/24/5/055401, 2013
- S.Serafini, N.Paone, P.Castellini, “Agent-based station for on-line diagnostics by self-adaptive Laser Doppler Vibrometry,” Review of Scientific Instruments, vol. 84, issue n. 12, Article number 121703, ed. American Institute of Physics, Argonne, Illinois, doi:10.1063/1.4845475, 2013.
- M.A.Montironi, P. Castellini, L. Stroppa, N. Paone, “Adaptive autonomous positioning of a robot vision system: application to quality control on production lines”, Robotics and Computer Integrated Manufacturing, vol.30, n.5, pp. 489-498, doi: 10.1016/j.rcim.2014.03.004, 2014.
- P.Castellini, S.Cecchini, L.Stroppa, N.Paone, “Optimization of spatial light distribution through genetic algorithms for vision systems applied to quality control”, Measurement Science and Technology, Volume 26, Issue 2, 025401 (17pp), ed. IOP Publishing, doi:10.1088/0957-0233/26/2/025401, 2015
- L. Stroppa, P. Castellini, N. Paone, Self-Optimizing Robot Vision for on-line Quality Control, Experimental Techniques, vol. 40(3), pp. 1051-1064, ed. John Wiley & Sons, Ltd,, doi: 10.1007/s40799-016-0103-z, 2015
- P. Chiariotti, M. Fitti, P. Castellini, S. Zitti, M. Zannini, N. Paone, ”Smart quality control station for non-contact measurement of cylindrical parts based on confocal chromatic sensor”, Instrumentation & Measurement Magazine, vol. 21, issue 6, pp. 22-28, DOI: 10.1109/MIM.2018.8573589, 2018