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 SPIRIT - A software framework for the efficient setup of industrial inspection robots
 SPIRIT - A software framework for the efficient setup of industrial inspection robots

SPIRIT - A software framework for the efficient setup of industrial inspection robots

Il progetto SPIRIT mira a sviluppare una ‘competenza ispettiva’ per i robot passando dalla programmazione di task di ispezione complessi alla configurazione di tali task. Ciò permetterà di ridurre sostanzialmente i costi di progettazione e dell’installazione di robot ispettivi in ambienti industriali. Il risultato principale sarà un framework software composto di due parti:

L’”offline framework” gestisce il sistema automatico di pianificazione della mappatura di parti complesse basato su un modello unificato dei vari processi ispezione ottica e la generazione automatica di programmi robot. Comprende un'interfaccia generica per consentire il facile scambio dei modelli di processo (per diverse tecnologie ispettive), del modello CAD del pezzo (per un diverso tipo di prodotto da utilizzare in fase di ispezione) o del modello della cella di lavoro (per una diversa struttura cinematica).

L’”inline framework” gestisce la mappatura dei dati dei sensori di visione 2D su modelli 3D dell'oggetto da ispezionare. Fornirà anche la sincronizzazione dell’acquisizione dei dati e dei movimenti del robot.

IMPATTO ATTESO
- Riduzione dei costi di progettazione dei sistemi automatici di ispezione visiva, definendo in automatico il compito ispettivo del robot per l’80%.

- Creazione di un framework software che permetta di passare dal progetto base, a soluzioni ad hoc, a approcci basati sul prodotto

- Riduzione della barriera all’introduzione di sistemi ispettivi automatici nella linea di produzione con l’obbiettivo di un ritorno di investimento in meno di 2-3 anni

- Realizzare un potenziale di parecchie centinaia di installazioni robotiche per anno

- Aiutare lo SME a raggiungere i mercati mondiali fornendo un framework collaudato di robot ispettivi
Italy


 SPIRIT - A software framework for the efficient setup of industrial inspection robots

IAS-Lab (Intelligent Autonomous Systems Laboratory), University of Padova

Emanuele Menegatti is Full Professor of the School of Engineering at Dept. of Information Engineering of University of Padova since 2017. He received his Ph.D. in Computer Science in 2003, in 2005 he became Assistant Professor and Associate Professor in 2010. Menegatti was guest editor of five special issues of the journal Robotics and Autonomous Systems Elsevier. Menegatti's main research interests are in the field of Robot Perception and 3D distributed perception systems. In particular, he is working on RGB-D people tracking for camera network, neurorobotics and service robotics. He is teaching master courses on “Autonomous Robotics”, “Three-dimensional data processing” and bachelor course in “Computer Architecture” and a course for school teachers on “Educational Robotics”.

He was coordinator of the FP7 FoF-EU project “Thermobot” and local principal investigator for the European Projects “3DComplete” and “FibreMap” and “Focus” in FP7; “eCraft2Learn” and “SPIRIT” in H2020.

He was general chair of the 13th International Conference "Intelligent Autonomous System" IAS-13 and was program chair of IAS-14 and IAS-15. He is author of more than 50 publications in international journals and more than 120 publications in international conferences.

In 2005, Menegatti founded IT+Robotics, a Spin-off company of the Univ. of Padua, active in the field of industrial robot vision, machine vision for quality inspection, automatic off-line robot programming. In 2014, he founded EXiMotion a startup company active in the field of educational robotics and service robotics.


Stand C3 (pav. 9) - Università degli Studi di Padova


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Dati aggiornati il 20/10/2019 - 17.32.19