| KEYWORD |
Quality Engineering and Management Group
Applicazione dell'Apprendimento Automatico Interpretabile all'Analisi degli Errori nell'Assemblaggio Robotizzato
Parole chiave ANALISI DEI DIFETTI, APPRENDIMENTO AUTOMATICO INTERPRETABILE, INTELLIGENZA ARTIFICIALE NELLA PRODUZIONE, ROBOTICA COLLABORATIVA
Riferimenti DARIO ANTONELLI
Gruppi di ricerca Quality Engineering and Management Group
Tipo tesi SPERIMENTALE APPLICATA
Descrizione Obiettivo: L'obiettivo di questa tesi è sviluppare un modello di apprendimento automatico interpretabile in grado di identificare i fattori che causano difetti nell'assemblaggio robotico e proporre modifiche ai parametri di processo per eliminarli.
Metodologia: Programmazione del Robot Collaborativo: Un robot collaborativo sarà programmato per eseguire un processo di assemblaggio industriale realistico.
Raccolta Dati: L'esecuzione del processo sarà ripetuta più volte, variando i parametri di processo (velocità, forza, posizione, ecc.) e registrando i dati relativi a eventuali difetti riscontrati.
Addestramento del Modello: I dati raccolti saranno utilizzati per addestrare un algoritmo di apprendimento automatico interpretabile (ad es., alberi decisionali, modelli lineari). L'interpretabilità del modello consentirà di identificare quali fattori sono più rilevanti per la presenza di difetti.
Proposta di Modifiche: Il modello addestrato sarà utilizzato per proporre modifiche ai parametri di processo, al fine di ridurre o eliminare i difetti.
Verifica Sperimentale: Le modifiche proposte saranno testate sperimentalmente per verificarne l'efficacia.
Risultati Attesi: Un modello di apprendimento automatico interpretabile in grado di diagnosticare difetti nell'assemblaggio robotico.
Proposte concrete di modifiche ai parametri di processo per migliorare la qualità dell'assemblaggio.
Un contributo alla ricerca nell'ambito dell'apprendimento automatico applicato alla robotica industriale.
Conoscenze richieste Elementi di Statistica
Elementi di Machine Learning
Note La tesi si svolgerà nel laboratiorio di Robotica Collaborativa del DIGEP
Scadenza validita proposta 22/07/2025
PROPONI LA TUA CANDIDATURA