POROSCAN: PROGETTAZIONE DI UN DISPOSITIVO PORTATILE PER LA RILEVAZIONE DELLA POROSITÀ IN AMBITO LAPIDEO MEDIANTE SENSORE A SEMICONDUTTORE MQ-3

The present study focuses on the development of a portable device for the non-destructive detection of porosity in limestone rocks, based on the integration of IoT technologies and the use of a MQ-3 semiconductor sensor. The aim is to create an advanced product design, designed to meet performance requirements compliant with ISO 9000 standards, capable of collecting reliable data and contributing, through a predictive model, to the identification of the petrographic nature of the archaeological find analyzed. The study investigates the formal and functional definition of the product, paying attention to principles of ergonomics, reliability and sustainability, with particular attention to the affordance, repairability and reusability of the components. The research also includes the development of a supervised learning model for the classification of volcanic and sedimentary rocks, through the analysis of porosity data. Aspects such as data preparation, the application of clustering techniques and dimensional reduction are addressed with particular attention to the t-SNE algorithm. Finally, the performance of the developed neural network, the input/output data structure and the design implications are evaluated, concluding with a reflection on the results obtained and the future development prospects of the product and the diagnostic system as a whole.

Il presente studio si concentra sullo sviluppo di un dispositivo portatile per la rilevazione non distruttiva della porosità in rocce calcaree, basato sull’integrazione di tecnologie IoT e sull’utilizzo di un sensore a semiconduttore MQ-3. L’obiettivo è la realizzazione di un prodotto di advanced product design, progettato per rispondere a requisiti prestazionali conformi agli standard ISO 9000, capace di raccogliere dati affidabili e di contribuire, tramite un modello predittivo, all’identificazione della natura petrografica del reperto archeologico analizzato. Lo studio indaga la definizione formale e funzionale del prodotto, ponendo attenzione a principi di ergonomia, affidabilità e sostenibilità, con particolare cura per l’affordance, la riparabilità e la riutilizzabilità dei componenti. La ricerca include inoltre l’elaborazione di un modello di apprendimento supervisionato per la classificazione di rocce vulcaniche e sedimentarie, mediante l’analisi dei dati di porosità. Vengono affrontati aspetti quali la preparazione dei dati, l’applicazione di tecniche di clustering e la riduzione dimensionale con particolare attenzione all’algoritmo t-SNE. Infine, si valutano le prestazioni della rete neurale sviluppata, la struttura dei dati in input/output e le implicazioni progettuali, concludendo con una riflessione sui risultati ottenuti e le prospettive di sviluppo future del prodotto e del sistema diagnostico nel suo complesso.