Dipartimento d'Ingegneria

Research

Research (21)

Grey-level co-occurrence matrices (GLCM) have been on the scene for almost forty years and continue to be widely used today. We developed a method to improve accuracy and robustness against rotation of GLCM features for image classification. Co-occurrences are computed through digital circles as an alternative to the standard four directions. We use discrete Fourier transform normalization to convert rotation dependent features into rotation invariant ones. We tested or method on four different datasets of natural and synthetic images. Experimental results show that our approach is more accurate and robust against rotation than the standard GLCM features.

PET 1 PET 2PET 3


Source:
F Bianconi and A. Fernández, Rotation invariant co-occurrence features based on digital circles and discrete Fourier transform, Pattern Recognition Letters, 48:34-41,2014. Special issue 'Celebrating the life and work of Maria Petrou'.
Code and data available here.
Sabato, 26 Luglio 2014 12:47

Rollercoaster design

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Articolo tratto da "www.pianetauniversitario.com"

GRUPPO DI RICERCA DI INGEGNERIA DI PERUGIA HA CONTRIBUITO ALLA REALIZZAZIONE DEL PARCO GIOCHI DI CONEY ISLAND A NEW YORK GRAZIE ALLA COLLABORAZIONE CON L’AZIENDA VENETA ZAMPERLA 


Il gruppo di ricerca di Progettazione e Costruzione di Macchine del Dipartimento di Ingegneria dell’Ateneo di Perugia (guidato dal professor Claudio Braccesi e formato dal professor Filippo Cianetti, dal ricercatore Luca Landi e dall’ingegner Matteo Chiarini) progetta e sperimenta macchine per il divertimento. 
Questa attività di ricerca è possibile grazie alla collaborazione con la Antonio Zamperla S.p.A. (Zamperla facebook
), una delle aziende di primissimo piano nel comparto metalmeccanico italiano e fra i leader mondiali nella progettazione, realizzazione e installazione di macchine per il divertimento e da qualche tempo impegnata anche nella gestione di parchi divertimenti attraverso una società di famiglia. 


Da pochi giorni è stato inaugurato a New York, al parco di Coney Island, il nuovo Thunderbolt, Roller Coaster (le cosiddette montagne russe) realizzato, sviluppato e messo a punto grazie anche agli strumenti messi a disposizione dai docenti dell’Università di Perugia. 
Coney Island è il parco storico della “grande mela” immortalato in moltissimi film e rinato sotto l’amministrazione del sindaco Bloomberg grazie all’intervento di Alberto Zamperla, che lo ha preso in gestione e riportato ai fasti di un tempo, e Thunderbolt (Thunderbolt) ha tutte le caratteristiche per essere uno dei più bei Roller Coaster al mondo, anche perché chi vi sale, in quei pochi istanti di tranquillità, può ammirare la skyline più famosa del mondo.

L’Ateneo di Perugia ha sviluppato e sta sviluppando per conto della Antonio Zamperla S.p.A. un ambiente di progettazione assistita (CAD, FEA, MBS) che consente agli ingegneri dell’azienda di progettare a tutto tondo Roller Coaster di qualsiasi fattezza e prestazione (si arriva a velocità ben oltre i 100 Km/h). Si parte dall’idea concettuale per arrivare ai disegni esecutivi, predisponendo in automatico il processo di produzione e verificando, mediante codici di calcolo tra i più avanzati oggi in commercio (utilizzati alla NASA), le prestazioni e la resistenza delle strutture portanti e delle vetture.
Il rapporto fra l’Ateneo e Zamperla è basato sulla collaborazione tecnica, ma anche sulla formazione, attività che i giovani ingegneri dell’azienda vicentina svolgono all’Università di Perugia che, grazie a questa collaborazione, ha ricevuto visibilità nazionale ed internazionale. Inoltre, molti neo ingegneri dell’Ateneo hanno svolto in questi anni la loro tesi di laurea su queste tematiche e, alcuni di loro, hanno trovato occupazione anche grazie alle conoscenze acquisite da questa collaborazione, in particolare in aziende vicentine. Fra i principali clienti di Zamperla ci sono Disney e Six Flags (la più grande catena di parchi divertimento del mondo per numero di strutture possedute e la quarta al mondo per numero di clienti).

“Da almeno una decina di anni Perugia e Altavilla Vicentina sono legate a doppio filo dall’attività di consulenza e ricerca che l’Università degli Studi sta conducendo assieme e per conto dell’azienda veneta – spiegano i professori Braccesi e Cianetti -. La progettazione di queste strabilianti giostre, oltre ad avere indubbio fascino per chi ama l’adrenalina, sono quanto di più tecnicamente avanzato tra quelle che in gergo tecnico si chiamano genericamente Macchine. Sono da sottolineare gli aspetti di innovatività tecnica delle problematiche della sicurezza, problematiche collegate a quanto questo comparto ha di assimilabile a quello aereonautico e aerospaziale, ossia all’impossibilità di fare test massivi e, quindi, provare sul campo la macchina prima della commercializzazione. E’ una testimonianza ulteriore di come l’Accademia possa essere utile alla crescita della società e, quindi, delle imprese che comunque con difficoltà riescono a tenere alto il nome dell’Italia – aggiungono Braccesi e Cianetti -. La capacità di formare tecnici che abbiano queste conoscenze e la propensione a collaborare con l’industria fanno dell’Università degli Studi di Perugia, del Dipartimento di Ingegneria e, modestamente, di questo gruppo di ricerca un esempio di come conoscenza e ricerca siano utili allo sviluppo e alla crescita del Paese”.

“Proprio oggi, invece di premiare questa attitudine dell’Università e di renderla protagonista nel processo di crescita del Paese, le recenti indicazioni ministeriali inducono i docenti a giustificare la loro esistenza accademica esclusivamente con ciò che scrivono” – dice con un velo di amarezza Alberto Zamperla -. Dispiace pensare che, invece di cogliere l’occasione di questa profonda crisi per rilanciare il ruolo dell’Università, l’atteggiamento della Politica universitaria Nazionale, ma fortunatamente non di tutta, e l’esempio di Perugia ne è testimonianza, sia quello di rifugiarsi in una torre d’avorio, senza capire che questa è una politica miope che rischia di portare l’Università all’autodistruzione.
Lunedì, 05 Maggio 2014 11:48

IMVIP 2014

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The Irish Machine Vision and Image Processing conference (IMVIP 2014) will be hosted by the Intelligent Systems Research Centre (ISRC) at the University of Ulster, Magee from 27th-29th August 2014. IMVIP 2014 is the main conference of the Irish Pattern Recognition and Classification Society. The conference emphasises both theoretical research results and practical engineering experience in all areas of machine vision and image processing. Call for papers and additional information can be found at https://sites.google.com/site/imvip2014/. Please note that the deadline for submissions has been extended to Wednesday 14th May 2014.
Venerdì, 02 Maggio 2014 17:30

Texture databases for benchmarking

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Texture analysis is an area of intense research activity. Like in other fields, the availability of public data for benchmarking is vital to the development of the discipline. In ‘‘Texture databases – A comprehensive survey’’, Hossain and Serikawa recently provided a precious review of a good number of texture datasets. We have recently proposed an appendix to complement the cited work by providing reference to additional image databases of bio-medical textures, textures of materials and natural textures that have been recently employed in experiments with texture analysis.

Source:
F Bianconi and A. Fernández, An appendix to ‘‘Texture databases – A comprehensive survey’’, Pattern Recognition Letters, 45(1):33-38,2014
Stereo pair images from very high-resolution optical satellites GeoEye-1 (GE1) and WorldView-2 (WV2) can be succesfully used for land cover classification agricultural areas through object-based image analysis. The overall accuracy attained by applying nearest neighbor and support vector machine classifiers to the four multispectral bands of GE1 were very similar to those computed from WV2, for either four or eight multispectral bands. Height data, in the form of nDSM, proved to be the most important feature for greenhouse classification. We obtained overall accuracy close to 90%.

Source:
M.Á. Aguilar, F. Bianconi, F.J. Aguilar and I. Fernández, "Object-Based Greenhouse Classification from GeoEye-1 and WorldView-2 Stereo Imagery", Remote Sensing, 6(5):3554-3582, 2014
Mercoledì, 05 Marzo 2014 10:43

Colour descriptors for parquet sorting

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We have experimentally investigated and compared the performance of various colour descriptors (i.e.: soft descriptors, percentiles, marginal histograms and 3D histogram), and colour spaces (i.e.: RGB, HSV and CIE Lab) for parquet sorting. The results show that simple and compact colour descriptors, such as the mean of each colour channel, are as accurate as more complicated features. Likewise, we found no statistically significant difference in the accuracy attainable through the colour spaces considered in the paper. Our experiments also show that most methods are fast enough for real-time processing. The results suggest the use of simple statistical descriptors along with RGB data as the best practice to approach the problem.

OAK 04 
OAK 08


Source:
F. Bianconi, A. Fernández, E. González and S.A. Saetta, "Performance analysis of colour descriptors for parquet sorting", Expert Systems With Applications, 40(5):1636-1644, 2013


Martedì, 04 Marzo 2014 16:02

Machine vision in the papermaking industry

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We studied a sequential, two-step procedure based on machine vision for detecting and characterizing impurities in paper. The method is based on a preliminary classification step to differentiate defective paper patches (i.e.: with impurities) from non-defective ones (i.e.: with no impurities), followed by a thresholding step to separate the impurities from the background. This approach permits to avoid the artifacts that occurs when thresholding is applied to paper samples that contain no impurities. We discuss and compare different solutions and methods to implement the procedure and experimentally validate it on a datasets of 11 paper classes. The results show that a marked increase in detection accuracy can be obtained with the two-step procedure in comparison with thresholding alone.

ImagingSystem
Source:
F. Bianconi, L. Ceccarelli, A. Fernández and S. A. Saetta, "A sequential machine vision procedure for assessing paper impurities", Computers in Industry, 65(2):325-332, 2014
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NOTA:

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