Mannucci, Lorenzo
(2023)
Tecniche innovative per l'analisi di micro-gocce generate in micro-giunzioni.
[Laurea magistrale], Università di Bologna, Corso di Studio in
Ingegneria energetica [LM-DM270], Documento full-text non disponibile
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Abstract
Il presente lavoro di tesi sperimentale descrive l’implementazione di tecniche di Image Processing e Machine Learning per il riconoscimento e l’analisi di micro-gocce in un fluido bifase. La prima parte dell’elaborato fornisce una panoramica dei temi trattati, in particolare riguardo la micro-fluidica in micro-canali, le tecniche di elaborazione delle immagini e l’addestramento di algoritmi per il riconoscimento di oggetti. Nella seconda parte vengono descritti l’esperimento svolto in laboratorio e l’algoritmo con cui sono state analizzate le micro-gocce. Infine, vengono illustrati e discussi i risultati ottenuti.
Abstract
Il presente lavoro di tesi sperimentale descrive l’implementazione di tecniche di Image Processing e Machine Learning per il riconoscimento e l’analisi di micro-gocce in un fluido bifase. La prima parte dell’elaborato fornisce una panoramica dei temi trattati, in particolare riguardo la micro-fluidica in micro-canali, le tecniche di elaborazione delle immagini e l’addestramento di algoritmi per il riconoscimento di oggetti. Nella seconda parte vengono descritti l’esperimento svolto in laboratorio e l’algoritmo con cui sono state analizzate le micro-gocce. Infine, vengono illustrati e discussi i risultati ottenuti.
Tipologia del documento
Tesi di laurea
(Laurea magistrale)
Autore della tesi
Mannucci, Lorenzo
Relatore della tesi
Correlatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
micro-fluidica,micro-gocce,image processing,machine learning,Python,librerie open source
Data di discussione della Tesi
24 Marzo 2023
URI
Altri metadati
Tipologia del documento
Tesi di laurea
(NON SPECIFICATO)
Autore della tesi
Mannucci, Lorenzo
Relatore della tesi
Correlatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
micro-fluidica,micro-gocce,image processing,machine learning,Python,librerie open source
Data di discussione della Tesi
24 Marzo 2023
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