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Datalogic Group Presentation

October 2017

2 w w w . d a t a l o g i c . c o m Copyright Datalogic 2017 – Confidential & Proprietary Information

Datalogic at a Glance

Data related to 2016

USA Authorized dealers and Technical assistance worldwide

24% AMERICAS

1.200 Patents filed and + 350 in approval

450 engineers in 11 R&D centers in: Italy, USA, Vietnam, China and Germany

Net Promoter Score: 54.3% (benchmark: 37%)

Vietnam Brazil

51% EMEA 25%

APAC

Hungary Slovakia

Italy

2.700 Employees in 30 Countries

Global technology leader in the automatic data capture and process automation markets, in the Retail, Manufacturing, Transportation & Logistics, and Healthcare industries.

Founded in 1972, listed on the Italian Stock Exchange since 2001.

3

45 Years of Growth

w w w . d a t a l o g i c . c o m Copyright Datalogic 2017 – Confidential & Proprietary Information

2012

2015

2001

1988

1997

1972

2002

2011

FOUNDATION Established in Bologna

EXPANSION Escort Memory Systems Inc.

IDWare Mobile Computing & Comm.

LISTING Listed on the STAR segment of Italian

Stock Exchange

INNOVATION

Acquisition of

Multiwave Photonics SA

Partnership with CAEN RFID Srl

Minec AB

Laservall SpA

Informatics Inc.

PSC Inc.

Datasensor SpA

Evolution Robotics Retail Inc.

Accu-Sort Systems Inc.

PPT Vision Inc.

EXPANSION

Set up new One Datalogic 2017 EVOLUTION

Acquisition of

SOREDI Touch Systems GmbH EXPANSION

VISION A world identified, viewed, inspected, marked and verified by Datalogic.


Vision & Mission

MISSION To provide customers in Retail, Manufacturing, Transportation & Logistics and Healthcare the best quality and efficiency in data collection and process automation, thanks to superior product technology, and extremely talented people.


Our Strategy

THE OBJECTIVE Keep constantly growing above market average, while significantly improving profitability.

THE SCOPE Remain a product company with new emphasis on solutions to satisfly the needs of End-Users in the following industries: Retail; Manufacturing; Transportation & Logistics; Healthcare.

THE ADVANTAGE Moving from a Product to a Customer-Centric company, leveraging on our wide range of products, that is able to fulfil our Customers’ needs for both data collection and process automation and providing end-to-end solutions across the entire flow of operations.


DATALOGIC is the only player across the Global competitive landscape who can boast a wide and consolidated experience in both the two fields of:

Industrial Automation (dating back to the foundation of the company)

Automatic Data Capture (leadership deriving from the acquisition of PSC USA)

A Unique Player…


…with a Wide and Complementary Offer…


…and a state of the art Customer Service


A Wide Geographical Footprint

Total Revenues: 576.5 Mil Euro

Business and Strategy



Our 4 Industries Value Propositions


Retail

Fast Checkout

Queue Busting

Automated Scanning

FIXED RETAIL SCANNERS

HAND HELD SCANNERS



Self-Shopping

mPOS

MOBILE COMPUTERS

CHECKOUT POS

Loss Prevention


Retail

Shelf Replenishment

Inventory

HAND HELD SCANNERS

MOBILE COMPUTERS

MOBILE COMPUTERS

MOBILE COMPUTERS

Price Checking

Markdowns

Gift Registry

STORE MANAGEMENT


Retail

Inventory Management

Receiving

Storage

Reverse Logistics

HAND HELD SCANNERS

HAND HELD SCANNERS

MOBILE COMPUTERS

HAND HELD SCANNERS

Picking & Shipping

WAREHOUSE


Retail

Receiving

Transportation

Picking & Shipping

Sorting

MOBILE COMPUTERS

STATIONARY INDUSTRIAL SCANNERS

MOBILE COMPUTERS


DISTRIBUTION CENTER


Manufacturing

Direct Part Marking

Robot Safety

Work in Progress

Traceability

Assembly Verification

Robot Guidance

LASER MARKING SYSTEMS

SENSORS AND SAFETY

HAND HELD SCANNERS

STATIONARY INDUSTRIAL

SCANNERS

VISION SYSTEMS

VISION SYSTEMS

AUTOMOTIVE & ROBOTICS


Manufacturing

Detection

Configuration

Traceability

Verification and Inspection

Safety

Label Print and Check

HAND HELD SCANNERS

SENSORS AND SAFETY

SENSORS AND SAFETY



VISION SYSTEMS

AUTOMATED MACHINERY FOOD & BEVERAGE


Manufacturing

Machine Setup

Machinery Safeguarding

Inspection

Laser Marking

Traceability

DPM Code Verification

HAND HELD SCANNERS

VISION SYSTEMS

LASER MARKING SYSTEMS

SENSORS AND SAFETY


SCANNERS


ELECTRONICS


Manufacturing

Manual Induction

Warehouse Management

Cold Storage

Sorting and Shipping

Automated Guided Vehicles

Palletizing


HAND HELD SCANNERS



SENSORS AND SAFETY

MOBILE COMPUTERS

Automated Order Processing Verification

VISION SYSTEMS

WAREHOUSE LOGISTICS


Transportation & Logistics

Baggage & Cargo Reconciliation

Out Of Gauge

Check-in and Baggage Drop-off Handling

Access Control

Baggage Handling Systems


SCANNERS


HAND HELD SCANNERS

HAND HELD SCANNERS

MOBILE COMPUTERS

AIRPORT



Sorting

Outbound

Field Mobility

Receiving


MOBILE COMPUTERS


MOBILE COMPUTERS

Transportation

Proof of Delivery

COURIER & PARCELS



Curing Process Control

Quality Inspection Final Inspection

Sorting and Shipping

Label Verification

VISION SYSTEMS



SENSORS AND SAFETY

HAND HELD SCANNERS

TIRES



Storage

Put Away

Order Fulfillment

Shipping

Receiving



SENSORS AND SAFETY

HAND HELD SCANNERS


Automated Guided Vehicles

MOBILE COMPUTERS


Healthcare

Patient, Bed Care

Laboratory Analysis

Surgery Tool Verification

Admittance

Inventory Management


SCANNERS

HAND HELD SCANNERS

HAND HELD SCANNERS

HAND HELD SCANNERS

MOBILE COMPUTERS

HOSPITALS


Healthcare

Point Of Sale

In-Store Operation

MOBILE COMPUTERS


Inventory

Receiving

PHARMACIES


Healthcare

Pharmaceutical Product Distribution

Drugs Production

VISION SYSTEMS

MOBILE COMPUTERS

Warehousing

SENSORS AND SAFETY

PHARMACEUTICAL

Let’s keep in contact

Antonio Poggiali

Senior R&D Software Engineer

[email protected]

Matteo Lelli

R&D Software Engineer

[email protected]

31

mailto:[email protected]


This presentation contains statements that are neither reported financial results nor other historical information. These statements are forward-looking

statements. These forward-looking statements rely on a number of assumptions and are subject to a number of risks and uncertainties, many of which are

outside the control of Datalogic S.p.A., that could cause actual results to differ materially from those expressed in or implied by such statements, such as future

market conditions, currency fluctuations, the behavior of other market participants and the actions of governmental and state regulators

© 2017 Datalogic S.p.A. and/or its affiliates - All rights reserved. • Without limiting the rights under copyright, no part of this documentation may be reproduced,

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S.p.A. and/or its affiliates • Datalogic and the Datalogic logo are registered trademarks of Datalogic S.p.A. in many countries, including the U.S. and the E.U. •

All other trademarks and brands are property of their respective owners.

Thank you

32

Datalogic S.p.A.

Via Candini, 2

40012 Lippo di Calderara di Reno

Bologna – Italy

Tel. +39 051 3147011

Fax +39 051 3147205

E-mail [email protected]

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Thesis Proposal from the Automation Product HUB Date: 10-May-18

Version: 1.1

Sommario

Thesys Proposal from Automation Product HUB .............................................................................................. 1

1. Laser Marking HW architecture (HUB AP – LM - Sousa) ........................................................................... 2

2. Laser radiation interaction with materials (HUB AP – LM - Sousa) ........................................................... 3

3. Automatic Barcode Scanning (HUB AP – ID - Bassani) .............................................................................. 4

4. CNN on FPGA (HUB AP – ID - Viti) .............................................................................................................. 5

5. HDR and Gamma Correction (HUB AP – ID – Viti) ..................................................................................... 6

6. Image Processing on FPGA (HUB AP – ID – Viti) ........................................................................................ 7

7. Consensus-based data security for networked devices (HUB AP – ID + IPTech – Cumoli/Cilli + D’Ercoli) 8

8. Cybersecurity method based on a peer-to-peer protocol for public key exchange aimed to prevent

man-in-the-middle attacks in an IoT network (HUB AP – ID + IPTech – Cumoli/Cilli + D’Ercoli) ....................... 9

9. Method for invisible and robust digital image watermarking when coded information is available (HUB

AP – ID + IPTech – Cumoli/Cilli + D’Ercoli) ....................................................................................................... 10

10. Tecniche di aggiornamento prodotto sicure (HUB AP – ID – Cilli)....................................................... 11

11. Linux devices doctor (HUB AP – ID – Cilli) ........................................................................................... 12

12. License Manager (HUB AP – ID – Malaguti) ........................................................................................ 13

13. Source-to-Source Transformations (HUB AP – ID – Franzoni) ............................................................. 14

14. Alternative Communication Framework for device interoperability (HUB AP – ID – Cilli-Franzoni-

Rocchini) .......................................................................................................................................................... 15

15. Array di fotodiodi per fotocellulla BGS (HUB AP – S&S – Bertulu) ...................................................... 16

16. Misurazione di distanza con tecniche LIDAR (HUB AP – S&S – Bertulu) ............................................. 17

17. Lettore ottico per guidace AGV (HUB AP – ID - Rocchini) ................................................................... 18

18. Integrazione del Safety Laser Scanner con l’environment (teach pendant) di Universal Robot (HUB

AP – S&S - Alessi) ............................................................................................................................................. 19

19. Studio dello stato dell’arte di tecnologie anticollisione per AGV (da non confondere con la

navigazione). Sviluppo di un LIDAR collision detector basato su TOF sensor (HUB AP – ID - Saporetti) ....... 20

20. An enriched time line bar for a new monitor user experience (HUB AP – ID - Lelli) .......................... 21

21. Porting pagine web degli imager da angular.js ad angular 4 (HUB AP – ID - Lelli) .............................. 22

1. Laser Marking HW architecture (HUB AP – LM - Sousa)

1. Tipologia di corso di laurea richiesto: INGEGNERIA ELETTRONICA 2. Titolo della tesi: Sviluppo di nuova architettura basata su tecnologia Xilinx Zynq UltraScale+

MPSoC per la gestione di un sistema di marcatura laser 3. Tipologia di tesi (compilativa, sperimentale): Sperimentale 4. Cosa richiesto come output: analisi, design/concept, implementazione demo (PC/embedded):

Analisi dell’architettura odierna, concept e, se possibile, implementazione di una demo funzionante.

5. Stima impegno richiesto (odg in mesi oppure Maggior/Minor impegno): 6/12 mesi 6. Parole chiave/Tecnologie coinvolte: progettazione elettronica di un’architettura basata su FPGA 7. Breve descrizione (se utile e possibile in quanto non protetta da vincoli su strategie di prodotto

e/o brevetto): Studio e sviluppo di una nuova architettura avanzata per la gestione dei sistemi di marcatura basata

sulle tecnologie MPSOC esistenti sul mercato.

2. Laser radiation interaction with materials (HUB AP – LM - Sousa)

1. Tipologia di corso di laurea richiesto: Fisica/Ingegneria Fisica/Scienza dei Materiali 2. Titolo della tesi: Studio degli effetti della marcatura laser su diverse tipologie di materiali:

metalli, polimeri, vetri e ceramiche 3. Tipologia di tesi: Studio fenomenologico con una parte sperimentale 4. Cosa richiesto come output: Database su interazione marcatori laser DL – materiali 5. Stima impegno richiesto: 6-9 mesi 6. Parole chiave/Tecnologie coinvolte: Effetti interazione laser-materiali/Laser marking 7. Breve descrizione (se utile e possibile in quanto non protetta da vincoli su strategie di prodotto

e/o brevetto): L’oggetto della tesi è la creazione di un database di materiali e la loro interazione con i marcatori

laser DL.

Attraverso lo studio degli effetti della radiazione laser e dei parametri di marcatura si vuole creare:

Un tool per facilitare la selezione del tipo di marcatore in base all’applicazione

Integrare il database nel marcatore stesso per facilitarne l’uso

Sviluppare prodotti più competitivi basati sulla conoscenza approfondita degli effetti dei parametri del laser e della marcatura su diversi materiali e applicazioni

3. Automatic Barcode Scanning (HUB AP – ID - Bassani)

1. Tipologia di corso di laurea richiesto: non indicato 2. Titolo della tesi: Automatic Barcode Scanning 3. Tipologia di tesi: Implementazione prototipo con una parte sperimentale 4. Cosa richiesto come output: Dimostratore di un nuovo tipo di approccio che ci potrebbe aiutare

in futuro per lo sviluppo/debug e test di applicazioni verticali. 5. Stima impegno richiesto: non indicato 6. Parole chiave/Tecnologie coinvolte: non indicate 7. Breve descrizione (se utile e possibile in quanto non protetta da vincoli su strategie di prodotto

e/o brevetto): Tema emerso nei recenti progetti con importanti clienti: esigenza di simulare su uno schermo di un

PC/Tablet/eBook degli scenari applicativi più o meno complessi, al fine di verificare tra le altre cose

la precisione dei dati restituiti e la prontezza del sistema. Si è quindi ipotizzato che si potesse

implementare tale simulatore tramite Web Server sviluppato con le tecnologie del web 2.0 (HTML5,

CSS3, etc.).

4. CNN on FPGA (HUB AP – ID - Viti)

Products

List of products or product groups interested by this technology

All the high end products of the new Matrix family and, in general, all the new products that will be based on Intel (Altera) SoC.

Need

Description of needs that this technology may solve.

Deep learning is revolutionizing many areas of machine vision.

From a high level point of view, working with deep neural networks is a two-stage process. First, a neural network is trained: its

parameters are determined using labeled examples of inputs and desired outputs. Then, the network is deployed to run inference,

using its previously trained parameters to classify, recognize and process unknown inputs.

The Intel DLIA is a PCIe board designed to accelerate the inference workloads. In fact, it uses a convolutional neural network

implemented on an Intel FPGA (this product will be available in 2017).

In addition, Intel will provide not only the HW but also the SW toolchain, and it will be reusable with the Intel SoCs (while Arria 10

and Stratix 10 will be fully supported, there are still some doubts about Cyclone 5 and we are waiting for Intel to confirm it).

Proposal

If available, description of possible solutions.

See the previous point.

Development strategy

Proposed strategy: internal development, IpTech development, consultant, external company,…

As Machine Vision BU is proposing for the AIDA project, I suggest to develop a demo based on the DLIA architecture. This will allow

us not only to learn how to use Intel FPGAs in order to accelerate the inference workload, but also to evaluate this HW&SW

solution and to validate it for future developments on our high end embedded cameras.

5. HDR and Gamma Correction (HUB AP – ID – Viti)

Products


All the products that have an image sensor with more than 8-bit per pixel.

Need


Nowadays it is common to find image sensors that acquire images with more than 8 bits per pixel, while our image processing

algorithms are 8-bit based. For this reason, we are currently accepting only the 8 most significant bits and discarding the extra bits,

so we are actually loosing information.

This waste of information could be avoided and the extra bits could be used in order to enhance the acquired images. In particular,

HDR and Gamma Correction are two fields that deserves to be explored.

Proposal


See previous point.



We should study the state of the art and define the algorithm that best suits to our needs.

It is noteworthy that the algorithm should be chosen in order to facilitate an FPGA implementation: in fact this approach could

reduce (near to zero) the computational overload for the microprocessor.

Furthermore, another good criteria for the algorithm choosing should be to run VL on the original images and on the enhanced

ones, in order to compare the decoding performances.

6. Image Processing on FPGA (HUB AP – ID – Viti)

Products


All the new Matrix family, all the new Machine Vision cameras based on the new Matrix HW, the SPH and the new Data VS.

Need


Image processing filters are extremely time consuming if performed by the SW.

When there is an FPGA between the image sensor and the microprocessor video data port, and when the FPGA has some available

logic elements, then the FPGA could implement the requested image processing filters and perform the desired image processing

on-the-fly. It means that the FPGA processes the acquired images during the acquisition, with no computational overload for the

microprocessor that runs the application.

What just said takes place in all the products listed above, except in the SPH case. In fact, this product is currently going to use the

Anafocus Eye-RIS image sensor who can execute some image processing onboard and doesn’t need an FPGA. However, choosing

this component could be a bit risky and a backup implementation based on FPGA (affirmed on the market, easy to find, multi-

vendor, etc.) could be very useful for our company.

Proposal


See previous point.



1) Write down a list of the needed image processing filters (the list present on the Anafocus Eye-RIS user guide could be a really

good starting point).

2) Develop a C/C++ implementation of each image processing filter (it will be used as a reference during the test phase of the VHDL

IPs).

3) Develop the VHDL implementation of each image processing filter (I’ve already developed some of them and they need only a

review in order to optimize the FPGA resource utilization).

All the previous steps could be assigned to a thesis student or to an intern, that would be only supported by me (or by someone

who have basic skills in image processing and in FPGA design).

7. Consensus-based data security for networked devices (HUB AP – ID +

IPTech – Cumoli/Cilli + D’Ercoli)

1. Tipologia di corso di laurea richiesto: Ingegneria Informatica, Telecomunicazioni, Informatica 2. Titolo della tesi: Consensus-based data security for networked devices 3. Tipologia di tesi: implementativa/sperimentale 4. Cosa richiesto come output: Fattibilità e prototipazione sui nostri device 5. Stima impegno richiesto: 6-9 mesi 6. Parole chiave/Tecnologie coinvolte: Cyber-security, data integrity, IoT, servitization 7. Breve descrizione (se utile e possibile in quanto non protetta da vincoli su strategie di prodotto

e/o brevetto): Patent filed A method to ensure data integrity (reliability) and availability to networked devices (e.g. imagers in

industrial sensor network, healthcare network, etc.). It is based on a purely peer-to-peer

consensus-based protocol and the key point is that “trust” between data produced by nodes of the

network is achieved without the need for any trusted third party server (as with a Public Key

Infrastructure approach).

We are guaranteed that any data produced from any device in the network have not been

corrupted (intentionally or not), and that any data has been produced by a reliable data source (not

by external, malicious devices).

Robustness in terms of fault tolerance can be achieved because, even if some device is faulted or

its network connection is not always on, data are still available from other devices.

Safety for the human beings involved (if any) is achieved: only reliable data from sensor can ensure

mistake-proof decisions in case of unintentional tampering or cyberattacks.

The goal is enabling new business applications for Datalogic, mainly the product Servitization in

identification, machine vision and healthcare, by combining a distributed ledger (better than the

BLOCKCHAIN one) with a shared trusted-criterion and consensus messages into a simple P2P

network protocol.

8. Cybersecurity method based on a peer-to-peer protocol for public key

exchange aimed to prevent man-in-the-middle attacks in an IoT

network (HUB AP – ID + IPTech – Cumoli/Cilli + D’Ercoli)

1. Tipologia di corso di laurea richiesto: Ingegneria Informatica, Telecomunicazioni, Informatica 2. Titolo della tesi: Cybersecurity method based on a peer-to-peer protocol for public key

exchange aimed to prevent man-in-the-middle attacks in an IoT network 3. Tipologia di tesi: implementativa/sperimentale 4. Cosa richiesto come output: Fattibilità e prototipazione sui nostri device 5. Stima impegno richiesto: 6-9 mesi 6. Parole chiave/Tecnologie coinvolte: Cyber-security, IoT, MITM 7. Breve descrizione (se utile e possibile in quanto non protetta da vincoli su strategie di prodotto

e/o brevetto): Patent filed A pure peer-to-peer communication protocol (no central server needed) designed to enable the

safe exchange of public cryptographic keys in an unsecure IoT environment (e.g. sensor networks,

automation LANs, shop floor) without using a Public Key Infrastructure (PKI).

Such an environment, often equipped with network-connected (e.g. Ethernet or wireless with

TCP/IP) sensors and actuators (called nodes), should always be considered unsecure because an

eavesdropper (someone who is able to intercept messages on the channel) may always intrude in

the initial exchange of cryptographic keys between nodes to deceive the two sides of the

communication by making them to believe that they exchanged their respective public keys when

they received the keys prepared by the eavesdropper (man-in-the-middle-attack, MITM).

When this type of attack is successful, communication security is totally compromised from the

point of view of privacy, authentication and (even worst) also availability of the whole system: data

from sensors and actuators could be corrupted.

The proposed data-security method is simple and suited for IoT environments where Datalogic

products (from mobile devices to small smart sensors) will be deployed in the near future.

9. Method for invisible and robust digital image watermarking when

coded information is available (HUB AP – ID + IPTech – Cumoli/Cilli +

D’Ercoli)

1. Tipologia di corso di laurea richiesto: Ingegneria Informatica, Telecomunicazioni, Informatica 2. Titolo della tesi: Method for invisible and robust digital image watermarking when coded

information is available 3. Tipologia di tesi: implementativa/sperimentale 4. Cosa richiesto come output: Fattibilità e prototipazione sui nostri device 5. Stima impegno richiesto: 6-9 mesi 6. Parole chiave/Tecnologie coinvolte: Barcode, Watermark, Image, Copyright 7. Breve descrizione (se utile e possibile in quanto non protetta da vincoli su strategie di prodotto

e/o brevetto): Patent filed A method for copyright protection that takes advantage of an usually neglected aspect of digital

image watermarking when applied to the automatic identification (AutoID) field.

That is, the simultaneous presence of coded information (barcode, OCR, etc.) with not-coded one in

the same image, as typically happens in AutoID applications (shop, warehouse, couriers, factory)

where one or more “indicia” are typically mixed within a background of other objects, pattern or

textures that are of no interest.

More precisely, having the ability to automatically distinguish (by reading the related identification

data) the regions of the image with some “coded content”, it is possible to use that content to

watermark also the remaining region which have no coded content, while some other information

can be also extracted from the remaining region to watermark the region with coded content. This

introduces a special “cross dependence” on information that will allow for increased robustness of

invisible watermarking (i.e. difficult for an attacker to break) while at the same time makes

available a mechanism capable to detect if (and where in the image) a fraudulent attack has

occurred.

A robust, invisible and proprietary method for real-time digital watermarking of images could be a

great value for Datalogic customers because, while digital images are easy to transfer and store,

they are also easy to copy and redistribute over a communication network. Hence, the need to

protect the copyright (it has to be considered that digital signatures and similar techniques could

not be the best choice to achieve the goal).

10. Tecniche di aggiornamento prodotto sicure (HUB AP – ID – Cilli) 1. Tipologia di corso di laurea richiesto: Ingegneria Informatica&affini 2. Titolo della tesi: Tecniche di aggiornamento prodotto sicure 3. Tipologia di tesi: ricerca + implementativa/sperimentale 4. Cosa richiesto come output: Analisi, Design, fattibilità e prototipazione sui nostri device 5. Stima impegno richiesto: 6-9 mesi 6. Parole chiave/Tecnologie coinvolte: Upgrade, Security, Linux, remote, supervisore 7. Breve descrizione (se utile e possibile in quanto non protetta da vincoli su strategie di prodotto

e/o brevetto):

Analizzare la tematica di aggiornamento sicuro e di sicurezza legata alle operazioni di

aggiornamento dei nostri dispositivi.

Valutare fattibilità e scalabilità delle soluzioni sicure individuate.

Implementare sul device la soluzione selezionata come la migliore tra le opzioni individuate.

L’interesse è rivolto a dispositivi Linux, è richiesta la valutazione di una soluzione che preveda il

cambio di architettura rispetto a quella tradizionale (loader+applicativo) con un processo di

supervisione a cui sono demandate alcune funzionalità base finora previste nel loader e/o

applicativo.

11. Linux devices doctor (HUB AP – ID – Cilli) 1. Tipologia di corso di laurea richiesto: Ingegneria Informatica & affini 2. Titolo della tesi: Linux device doctor 3. Tipologia di tesi: ricerca + implementativa/sperimentale 4. Cosa richiesto come output: Analisi, Design e prototipazione sui nostri device 5. Stima impegno richiesto: 6-9 mesi 6. Parole chiave/Tecnologie coinvolte: Linux, Diagnostic, IoT, maintenance 7. Breve descrizione (se utile e possibile in quanto non protetta da vincoli su strategie di prodotto

e/o brevetto):

12. License Manager (HUB AP – ID – Malaguti) 1. Tipologia di corso di laurea richiesto: Ingegneria Informatica & affini 2. Titolo della tesi: License Manager 3. Tipologia di tesi: ricerca + implementativa/sperimentale 4. Cosa richiesto come output: Analisi, Design, fattibilità e prototipazione sui nostri device 5. Stima impegno richiesto: minore 3-6 mesi 6. Parole chiave/Tecnologie coinvolte: License, Signature, Certificate 7. Breve descrizione (se utile e possibile in quanto non protetta da vincoli su strategie di prodotto

e/o brevetto):

13. Source-to-Source Transformations (HUB AP – ID – Franzoni) 1. Tipologia di corso di laurea richiesto: Ingegneria Informatica & affini 2. Titolo della tesi: Source-to-Source Transformations 3. Tipologia di tesi: ricerca + sperimentale 4. Cosa richiesto come output: Analisi, Design, fattibilità e prototipazione sui nostri device 5. Stima impegno richiesto: Medio 6 mesi 6. Parole chiave/Tecnologie coinvolte: Clang, pre-build, post-build, configurable code generator

Breve descrizione (se utile e possibile in quanto non protetta da vincoli su strategie di prodotto e/o

brevetto):

In complex projects the need of automatic code generation often arises: pre-build or post-build

generation of additional source and helper files.

Real-world example: automatic creation of protocol manifests for efficient inter-device communication.

The Clang compiler suite (clang.llvm.org) offers a C++ AST parser with C++ API which can be used to

change the content of source files or to generate new code based on other valid C++ source code.

A configurable code generator can be implemented and integrated in the build process of a device

firmware to solve problems similar to the previous example… and much more!

14. Alternative Communication Framework for device interoperability

(HUB AP – ID – Cilli-Franzoni-Rocchini) 7. Tipologia di corso di laurea richiesto: Ingegneria Informatica & affini 8. Titolo della tesi: Alternative Communication Framework for device interoperability 9. Tipologia di tesi: ricerca + design 10. Cosa richiesto come output: Analisi, Design, fattibilità 11. Stima impegno richiesto: Medio-Elevato 6-9 mesi 12. Parole chiave/Tecnologie coinvolte: Data grid interconnection

Breve descrizione (se utile e possibile in quanto non protetta da vincoli su strategie di prodotto e/o

brevetto):

Creare uno strato di comunicazione che offra una visione a datagrid (semplificata) all’applicativo

Passare dal concetto di Servizio a quello di dato:

Move from “service” to “data”

Every data is on Data Grid (devices flood data to Data Grid)

See Apache Ignite in Technologies section

Every node can produce data, but it is transferred only if another node need it

Think to how the cache/memory works

Split application in a device specific part and an application part

Split depends by our ideas and our infrastructure (net. bandwidth is a strong constraint)

“Real time” data is assured by distributed synchronization

See Apache ZooKeeper in Technologies section

Data elaboration could be performed by any node because information is shared

Load balancing

“Fail safe” applications

Move configuration from device to Data Grid

Of course we continue to configure the single device

We configure also the whole application on Data Grid

All the particular configurations are available on Data Grid

15. Array di fotodiodi per fotocellulla BGS (HUB AP – S&S – Bertulu)

1. Tipologia di corso di laurea richiesto Elettronica/fisica

2. Titolo della tesi Ottimizzazione di un array di fotodiodi per la realizzazione di un sensore ( di distanza, a soppressione di

sfondo) a triangolazione

3. Tipologia di tesi (compilativa, sperimentale) Sperimentale

4. Cosa richiesto come output: analisi, design/concept, implementazione demo (PC/embedded), … Analisi dei vincoli di problema relativi a

Numerosità dell’array (Vs risoluzione, velocità di analisi)

Distribuzione delle lunghezze, definizione delle geometrie (Vs range, velocità)

Definizione della geometria, e della sensitivity (vs range dinamico, diff bianco nero su tutto il range di lunghezza)

Strategie di gestione (seriale parallela), pro e contro, e possibili criteri di scelta Design concept, possibili tecnologie implementative, tradeoffs tecnologici

5. Stima impegno richiesto (odg in mesi oppure Maggior/Minor impegno) Medio

6. Parole chiave/Tecnologie coinvolte opto semiconductor, semiconductor desing, optic design, distance sensing, signal processing, optimal

design, image processing, resolution

7. Breve descrizione (se utile e possibile in quanto non protetta da vincoli su strategie di prodotto e/o brevetto)

In un sensore di distanza a triangolazione, un fascio luminoso viene emesso da un opportuno emettitore e

diffuso/riflesso dall’oggetto del quale si desidera misurare la distanza.

Il sistema ottico è realizzato in modo che il fascio luminoso cada su un sensore in una posizione dipendente

dalla distanza dell’oggetto.

La rilevazione della distanza dell’oggetto si ottiene quindi per via indiretta misurando la posizione del punto

di caduta del fascio sul sensore, dopo che questo è stato diffuso dall’oggetto.

L’utilizzo di un array di fotodiodi come sensore ha il vantaggio di poter permettere una determinazione del

punto di caduta dell’immagine in modo relativamente semplice. Tuttavia i sensori di uso industriale hanno

specifiche di velocità operativa che spesso sono in discordanza con l’uso di questi dispositivi.

Lo scopo della tesi è quello di dimensionare un array di fotodiodi in modo che

La numerosità sia minima

L’analisi del segnale sia più semplice possibile

Sia possibile operare con un elevato range dinamico, operando il minimo di regolazione.

16. Misurazione di distanza con tecniche LIDAR (HUB AP – S&S – Bertulu)

1. Tipologia di corso di laurea richiesto Elettronica/fisica

2. Titolo della tesi Rilevazione della distanza con metodi Time of flight

3. Tipologia di tesi (compilativa, sperimentale) sperimentale

4. Cosa richiesto come output: analisi, design/concept, implementazione demo (PC/embedded), …

Definizione e paragone di diverse strategie e tradeoff tecnologico in termini di o Tipologia di segnali coinvolti o Tipologia di analisi segnale o Velocità o Accuratezza o Complessità del sistema (non solo in termini di numero di componenti, ma anche di

operazioni necessarie per la calibrazione/messa a punto) o Ripetibilità o Immunità a fonti di disturbo

Performance ottenibili

Possibili problemi da affrontare (e.g. compensazione range dinamico?)

Simulazioni delle performance degli algoritmi (matlab o simili), con definizione del range di validità delle variabili in gioco

Proof of concept di una/alcune soluzioni ritenute interessanti

Linee guida per implementazione in un prodotto industriale/ vincoli di applicabilità/tradeoff tecnologici

5. Stima impegno richiesto (odg in mesi oppure Maggior/Minor impegno) maggiore

6. Parole chiave/Tecnologie coinvolte LIDAR, TOF, interferometria, signal processing, LASER, safety, environment reconstruction, object tracking


Vedere sopra

17. Lettore ottico per guidace AGV (HUB AP – ID - Rocchini)

1. Tipologia di corso di laurea richiesto Informatica

2. Titolo della tesi Lettore ottico per guidace AGV


4. Cosa richiesto come output: analisi, design/concept, implementazione demo (PC/embedded), … Basato su architettura SW del Matrix 120 WA, sviluppare il SW per seguire una linea sul pavimento ed

eseguire l’integrazione con il sistema AGV di laboratorio per i test del caso. Output: dimostratore su device

embedded.

5. Stima impegno richiesto (odg in mesi oppure Maggior/Minor impegno) Minore

6. Parole chiave/Tecnologie coinvolte AGV


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18. Integrazione del Safety Laser Scanner con l’environment (teach

pendant) di Universal Robot (HUB AP – S&S - Alessi)

1. Tipologia di corso di laurea richiesto Informatica

2. Titolo della tesi Integrazione del Safety Laser Scanner con l’environment (teach pendant) di Universal Robot


4. Cosa richiesto come output: analisi, design/concept, implementazione demo (PC/embedded), … https://www.universal-robots.com/plus/developer/


6. Parole chiave/Tecnologie coinvolte Cobot, Universal Robotics


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https://www.universal-robots.com/plus/developer/

19. Studio dello stato dell’arte di tecnologie anticollisione per AGV (da

non confondere con la navigazione). Sviluppo di un LIDAR collision

detector basato su TOF sensor (HUB AP – ID - Saporetti)

1. Tipologia di corso di laurea richiesto Informatica/Elettronica

2. Titolo della tesi Studio dello stato dell’arte di tecnologie anticollisione per AGV (da non confondere con la navigazione).

Sviluppo di un LIDAR collision detector basato su TOF sensors

3. Tipologia di tesi (compilativa, sperimentale) Compilativa/sperimentale

4. Cosa richiesto come output: analisi, design/concept, implementazione demo (PC/embedded), … Analisi stato dell’arte tecnologie anticollisione per AGV, design e implementazione di un dimostratore

tecnologico su dispositivo imager dotato di sensore TOF di un LIDAR collision detector.


6. Parole chiave/Tecnologie coinvolte AGV, TOF, LIDAR


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20. An enriched time line bar for a new monitor user experience (HUB

AP – ID - Lelli)

1. Tipologia di corso di laurea richiesto Ing. Informatica, Informatica

2. Titolo della tesi An enriched time line bar for a new monitor user experience


4. Cosa richiesto come output: analisi, design/concept, implementazione demo (PC/embedded), … Implementazione di un dimostratore integrato della nuova UX nell’attuale pagina Web dei lettori imager.


6. Parole chiave/Tecnologie coinvolte HTML5, CSS3, Monitor


20171213_EnrichedTimeLineBarUI.pdf

21. Porting pagine web degli imager da angular.js ad angular 4 (HUB AP –

ID - Lelli)

1. Tipologia di corso di laurea richiesto Ing. Informatica, Informatica

2. Titolo della tesi Porting pagine web degli imager da angular.js ad angular 4


4. Cosa richiesto come output: analisi, design/concept, implementazione demo (PC/embedded), … Aggiornamento tecnologico in ottica di maggiore manutenibilità e estendibilità delle attuali pagine web

degli imager di HUB.


6. Parole chiave/Tecnologie coinvolte HTML5, CSS3, Angular


Vedere sopra.

datalogic group presentation -...

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