Tecniche di misura per controllo di qualità in linea di produzione

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
  1. 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.
  2. 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.
  3. 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.
  4. 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
  5. 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
  6. 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.
  7. 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.
  8. 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
  9. 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
  10. 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
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