Available Thesis Fuel Ce...
 (2024)
Wednesday 05 October 2022
Fuel Cell Power Supply 
Thesis

The thesis will be devoted to the design, implementation and test of electronic circuits for power conversion and control of micro size fuel cells used for low power small factor devices. This circuit will have the unregulated voltage of the fuel cells as input and will provide a regulated voltage output making them compatible with the powered device.

Multi-source Energy Harvester
Thesis

The thesis aims at performing architectural exploration and will develop high efficient circuits for power conversion from environmental sources. uW applications will be powered by energy scavenged from the environment exploring several sources (photovoltaic, thermal, kinetic, vibrational). The thesis will deal also with modularity for energy harvesters and with the management of the energy storage units.

 
 
Progettazione di un pixel intelligente per un sensore CMOS di visione a basso consumo.
Thesis

Il lavoro prevede la progettazione e la simulazione di un singolo elemento fotosensibile (pixel) di un sensore di visione utilizzando tecnologia CMOS. Il pixel conterrà dell’elettronica analogica e digitale per l’acquisizione, l’elaborazione e la lettura del segnale ottico rivelato. Il pixel sarà progettato per calcolare in tempo reale il vettore di contrasto spaziale rispetto ai pixel vicini. L’attività verrà svolta utilizzando l’ambiente Cadence per la progettazione di circuiti integrati.
Proposta di tesi di laurea presso Fondazione Bruno Kessler
Durata: 2-3 mesi. 

 
 

 

Electronics
Sensors
Energy harvesting
Unmanned aerial vehicle
Electronic embedded systems
Estimation algorithms
Cyber-physical systems
Low-power design
Industrial visual inspection with TinyML on the edge
 (2023)
Wednesday 05 October 2022

Le reti neurali possono essere utilizzate in sistemi di controllo qualità di processi industriali, ad esempio per individuare difettosità con un controllo visivo automatico. I recenti sviluppi tecnologici consentono di ottimizzare l’esecuzione di una rete neurale in modo che l’inferenza possa essere eseguita direttamente nella camera che acquisisce l’immagine.

Lo stage proposto consiste nell’ottimizzare la classificazione dei difetti di un processo di stampaggio plastico industriale tramite controllo visivo con camere programmabili: le reti neurali vengono eseguite in un microprocessore STM32 e comunicano il risultato della classificazione ad un gateway industriale che controlla anche l’avanzamento di un nastro trasportatore.

Il sistema è controllato remotamente e comunica con un cloud Azure.

Lo stage verrà svolto presso RosaMicro spa, azienda leader nella componentistica plastica e in collaborazione con STMicroelectronics, che fornisce sensori, microcontrollori e sistemi HW/SW per l’elaborazione dei segnali in ambito Internet of Things (IoT).

Electronics
Sensors
Electronic embedded systems
Estimation algorithms
Hardware design
Wireless sensor networks
Integrated circuit design
Low-power design