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POLITECNICO DI BARI
Dipartimento di Ingegneria Civile, Ambientale, del Territorio, Edile e di Chimica
SPERIMENTAZIONE ED INTEGRAZIONE IN AMBIENTE BIM DI TECNICHE INNOVATIVE DA SAPR
E INDAGINI NON DISTRUTTIVE (NDT) PER IL MONITORAGGIO DI VIADOTTI
TESI DI LAUREA in GIS E REMOTE SENSING
Corso di laurea magistrale in Ingegneria dei Sistemi Edilizi
Relatrice:
Prof.ssa Eufemia Tarantino
Correlatori:
Ing. Mirko Saponaro
Ing. Andrea Nettis
Laureando:
Massimo Nanna
a.a. 2018-19
POLITECNICO DI BARI – tesi di laurea in GIS e REMOTE SENSING
a.a. 2018-19
In Italia mediamente crollano
10 ponti all’anno
DANNI
DIRETTI : perdita di vite umane
INDIRETTI: danni economici
Principali cause:
Ponte Morandi, Genova
Danni diretti:
• 43 morti
Danni indiretti:
• Traffico del tratto autostradale deviato nella città di Genova;
• Danni economici potenziali a 1432 aziende;
• Circa 300 famiglie sfollate.
VASTO PATRIMONIO DA GESTIRE:
• oltre 4200 infrastrutture sulla rete ASPI (ponti, viadotti e gallerie);
• oltre 30.000 infrastrutture gestite dalle Province a statuto ordinario.
LIMITATA CONOSCENZA DELLE OPERE:
• assenza dei documenti di progetto per la maggior parte di esse;
• limitata conoscenza delle opere presenti sul territorio.
CARENZA DI MANUTENZIONE PER LIMITATE RISORSE ECONOMICHE DA INVESTIRE NELLA SICUREZZA:
• assenza/non adeguati piani di manutenzione;
• limitate risorse economiche.
POLITECNICO DI BARI – tesi di laurea in GIS e REMOTE SENSING
a.a. 2018-19
Aumentare l’efficienza delle indagini/rilievi
utilizzando strumenti di ultima generazione
Applicazione di un metodo speditivo per la
valutazione dello stato di conservazione
Integrazione dei dati raccolti in un modello
BIM
POLITECNICO DI BARI – tesi di laurea in GIS e REMOTE SENSING
a.a. 2018-19
INFORMAZIONI GENERALI
Tipo infrastruttura: VIADOTTO
Ubicazione: SP08 Matera – Grassano
Denominazione: Caldone
Ostacolo sovrappassato: Lama
INFORMAZIONI TECNICHE
Materiale: Calcestruzzo
N° campate: 5
Luci: 30 m
N°Pile: 4
Sezione: Circolare
Diametro: 2m
POLITECNICO DI BARI – tesi di laurea in GIS e REMOTE SENSING
a.a. 2018-19
INFORMAZIONI TECNICHE
Tipologia impalcato: a Graticcio
N° travi: 4
N° traversi: 4
Tipologia appoggi: Neoprene
N° appoggi: 2 serie da 4 su ogni
pulvino
Neoprene
Pulvino
Due serie
di
appoggi
Baggiolo
Travi
Traversi
POLITECNICO DI BARI – tesi di laurea in GIS e REMOTE SENSING
a.a. 2018-19
Report ispezione
MVN
Report indagini
Rilievo Aerofotogrammetrico
Indagine Visiva PND
Elaborazione e Gestione Dense Cloud
POLITECNICO DI BARI – tesi di laurea in GIS e REMOTE SENSING
a.a. 2018-19
Rilievo Aerofotogrammetrico
Elaborazione e Gestione Dense Cloud
Pianificazione missione
Camera
Nadirale
Camera
Inclinata
N° voli 1 2
Altezza 30 m 30 m
GSD 1.1 cm/px 1.1 cm/px
Overlap 80% 75%
Sidelap 80% 75%
Tempo 6’36’’ 6’12’’ 7’36’’
Gimbal
Pitch
-90° -45°
N° Foto 97 95 95
POLITECNICO DI BARI – tesi di laurea in GIS e REMOTE SENSING
a.a. 2018-19
Rilievo Aerofotogrammetrico
Elaborazione e Gestione Dense Cloud
Acquisizione datiMaterializzazione GCP e Rilievo GNSS
GCP CP
N° 9 2
Distribuzione Perimetralmente
l’impalcato
Centro impalcato
Modalità
rilievo GNSS
nRTK
Accuratezza
prevista
centimetrica
Esecuzione del volo pianificato
POLITECNICO DI BARI – tesi di laurea in GIS e REMOTE SENSING
a.a. 2018-19
Rilievo Aerofotogrammetrico
Elaborazione e Gestione Dense Cloud
Elaborazione in Agisoft Metashape
Estrazione nuvola sparsa Collimazione GCP e CP
Calcolo RMSE
RMSE GCP 0.025 m
RMSE CP 0.021 m
POLITECNICO DI BARI – tesi di laurea in GIS e REMOTE SENSING
a.a. 2018-19
Rilievo Aerofotogrammetrico
Elaborazione e Gestione Dense Cloud
Elaborazione in Agisoft Metashape
Filtraggio nuvola di punti
Prima 275.697 punti
Dopo 59.086 punti
Nuvola densa Esportazione in RECAP PRO
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a.a. 2018-19
Elaborazione e Gestione Dense Cloud
Indagine Visiva
Report ispezione
MVN
Ispezione degli elementi non fisicamente raggiungibili con SAPR
Generazione di un report che riporta l’elenco dei difetti
individuati
POLITECNICO DI BARI – tesi di laurea in GIS e REMOTE SENSING
a.a. 2018-19
Indagine Visiva
Report ispezione
MVN
Difettosità relativa
Difettosità assoluta
Metodo di Valutazione Numerica
POLITECNICO DI BARI – tesi di laurea in GIS e REMOTE SENSING
a.a. 2018-19
Difettosità relativa
Report indagini
PND
Indagine GPR Estrazione Radargramma ed individuazione anomalie
Indagine Pacometrica Individuazione barre d’armatura
Interasse
barre
16 cm
Passo staffe 17 cm
Copriferro 50 – 60 mm
Diametro
barre
24-26 mm
POLITECNICO DI BARI – tesi di laurea in GIS e REMOTE SENSING
a.a. 2018-19
Report ispezione
MVN
Report indagini
Indagine Visiva PND
POLITECNICO DI BARI – tesi di laurea in GIS e REMOTE SENSING
a.a. 2018-19
Modellazione con Autodesk Revit 2020
POLITECNICO DI BARI – tesi di laurea in GIS e REMOTE SENSING
a.a. 2018-19
Informatizzazione del modello
• Assegnazione materiale
• Assegnazione proprietà fisiche associate al materiale
• Dati di identità dell’elemento
• Ulteriori informazioni non presenti di default
Inserimento delle
informazioni
inerenti a:
• Indagine
visiva;
• Tecniche di
indagine non
distruttiva
tramite
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a.a. 2018-19
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a.a. 2018-19
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a.a. 2018-19
• SAPR e PND possono semplificare processi che un tempo avrebbero richiesto tempi più lunghi e costi elevati;
• Rilievo aerofotogrammetrico, ispezione del viadotto, indagine GPR e pacometrica hanno richiesto un solo giorno di
tempo;
• La possibilità di immagazzinare dati all’interno di un modello «ideale» permette di risolvere problemi che fino a questo
momento sono stati causa di rallentamenti e investimenti pubblici evitabili. Allo stato attuale, per la maggior parte
delle opere costruite nel passato, la documentazione ad esse associata è quasi sempre di difficile reperimento. Con
questa metodologia, invece, è possibile archiviare qualsiasi tipo di informazione all’interno di un unico prodotto digitale
accessibile tramite Cloud;
• essendo caratterizzato da oggetti parametrici “intelligenti”, una modifica degli stessi comporterà l’automatico
aggiornamento dell’intero modello, senza la necessità di apportare modifiche di eventuali tavole tecniche, computi
metrici, ecc
• E’ possibile un monitoraggio nel tempo della struttura da parte degli Enti gestori, i quali potranno più agevolmente
ricostruirne l’intero ciclo di vita e programmare con più efficacia controlli e manutenzioni ordinarie e straordinarie.
POLITECNICO DI BARI – tesi di laurea in GIS e REMOTE SENSING
a.a. 2018-19
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SPERIMENTAZIONE ED INTEGRAZIONE IN AMBIENTE BIM DI TECNICHE INNOVATIVE DA SAPR E INDAGINI NON DISTRUTTIVE (NDT) PER IL MONITORAGGIO DI VIADOTTI

  • 1. POLITECNICO DI BARI Dipartimento di Ingegneria Civile, Ambientale, del Territorio, Edile e di Chimica SPERIMENTAZIONE ED INTEGRAZIONE IN AMBIENTE BIM DI TECNICHE INNOVATIVE DA SAPR E INDAGINI NON DISTRUTTIVE (NDT) PER IL MONITORAGGIO DI VIADOTTI TESI DI LAUREA in GIS E REMOTE SENSING Corso di laurea magistrale in Ingegneria dei Sistemi Edilizi Relatrice: Prof.ssa Eufemia Tarantino Correlatori: Ing. Mirko Saponaro Ing. Andrea Nettis Laureando: Massimo Nanna a.a. 2018-19
  • 2. POLITECNICO DI BARI – tesi di laurea in GIS e REMOTE SENSING a.a. 2018-19 In Italia mediamente crollano 10 ponti all’anno DANNI DIRETTI : perdita di vite umane INDIRETTI: danni economici Principali cause: Ponte Morandi, Genova Danni diretti: • 43 morti Danni indiretti: • Traffico del tratto autostradale deviato nella città di Genova; • Danni economici potenziali a 1432 aziende; • Circa 300 famiglie sfollate. VASTO PATRIMONIO DA GESTIRE: • oltre 4200 infrastrutture sulla rete ASPI (ponti, viadotti e gallerie); • oltre 30.000 infrastrutture gestite dalle Province a statuto ordinario. LIMITATA CONOSCENZA DELLE OPERE: • assenza dei documenti di progetto per la maggior parte di esse; • limitata conoscenza delle opere presenti sul territorio. CARENZA DI MANUTENZIONE PER LIMITATE RISORSE ECONOMICHE DA INVESTIRE NELLA SICUREZZA: • assenza/non adeguati piani di manutenzione; • limitate risorse economiche.
  • 3. POLITECNICO DI BARI – tesi di laurea in GIS e REMOTE SENSING a.a. 2018-19 Aumentare l’efficienza delle indagini/rilievi utilizzando strumenti di ultima generazione Applicazione di un metodo speditivo per la valutazione dello stato di conservazione Integrazione dei dati raccolti in un modello BIM
  • 4. POLITECNICO DI BARI – tesi di laurea in GIS e REMOTE SENSING a.a. 2018-19 INFORMAZIONI GENERALI Tipo infrastruttura: VIADOTTO Ubicazione: SP08 Matera – Grassano Denominazione: Caldone Ostacolo sovrappassato: Lama INFORMAZIONI TECNICHE Materiale: Calcestruzzo N° campate: 5 Luci: 30 m N°Pile: 4 Sezione: Circolare Diametro: 2m
  • 5. POLITECNICO DI BARI – tesi di laurea in GIS e REMOTE SENSING a.a. 2018-19 INFORMAZIONI TECNICHE Tipologia impalcato: a Graticcio N° travi: 4 N° traversi: 4 Tipologia appoggi: Neoprene N° appoggi: 2 serie da 4 su ogni pulvino Neoprene Pulvino Due serie di appoggi Baggiolo Travi Traversi
  • 6. POLITECNICO DI BARI – tesi di laurea in GIS e REMOTE SENSING a.a. 2018-19 Report ispezione MVN Report indagini Rilievo Aerofotogrammetrico Indagine Visiva PND Elaborazione e Gestione Dense Cloud
  • 7. POLITECNICO DI BARI – tesi di laurea in GIS e REMOTE SENSING a.a. 2018-19 Rilievo Aerofotogrammetrico Elaborazione e Gestione Dense Cloud Pianificazione missione Camera Nadirale Camera Inclinata N° voli 1 2 Altezza 30 m 30 m GSD 1.1 cm/px 1.1 cm/px Overlap 80% 75% Sidelap 80% 75% Tempo 6’36’’ 6’12’’ 7’36’’ Gimbal Pitch -90° -45° N° Foto 97 95 95
  • 8. POLITECNICO DI BARI – tesi di laurea in GIS e REMOTE SENSING a.a. 2018-19 Rilievo Aerofotogrammetrico Elaborazione e Gestione Dense Cloud Acquisizione datiMaterializzazione GCP e Rilievo GNSS GCP CP N° 9 2 Distribuzione Perimetralmente l’impalcato Centro impalcato Modalità rilievo GNSS nRTK Accuratezza prevista centimetrica Esecuzione del volo pianificato
  • 9. POLITECNICO DI BARI – tesi di laurea in GIS e REMOTE SENSING a.a. 2018-19 Rilievo Aerofotogrammetrico Elaborazione e Gestione Dense Cloud Elaborazione in Agisoft Metashape Estrazione nuvola sparsa Collimazione GCP e CP Calcolo RMSE RMSE GCP 0.025 m RMSE CP 0.021 m
  • 10. POLITECNICO DI BARI – tesi di laurea in GIS e REMOTE SENSING a.a. 2018-19 Rilievo Aerofotogrammetrico Elaborazione e Gestione Dense Cloud Elaborazione in Agisoft Metashape Filtraggio nuvola di punti Prima 275.697 punti Dopo 59.086 punti Nuvola densa Esportazione in RECAP PRO
  • 11. POLITECNICO DI BARI – tesi di laurea in GIS e REMOTE SENSING a.a. 2018-19 Elaborazione e Gestione Dense Cloud Indagine Visiva Report ispezione MVN Ispezione degli elementi non fisicamente raggiungibili con SAPR Generazione di un report che riporta l’elenco dei difetti individuati
  • 12. POLITECNICO DI BARI – tesi di laurea in GIS e REMOTE SENSING a.a. 2018-19 Indagine Visiva Report ispezione MVN Difettosità relativa Difettosità assoluta Metodo di Valutazione Numerica
  • 13. POLITECNICO DI BARI – tesi di laurea in GIS e REMOTE SENSING a.a. 2018-19 Difettosità relativa Report indagini PND Indagine GPR Estrazione Radargramma ed individuazione anomalie Indagine Pacometrica Individuazione barre d’armatura Interasse barre 16 cm Passo staffe 17 cm Copriferro 50 – 60 mm Diametro barre 24-26 mm
  • 14. POLITECNICO DI BARI – tesi di laurea in GIS e REMOTE SENSING a.a. 2018-19 Report ispezione MVN Report indagini Indagine Visiva PND
  • 15. POLITECNICO DI BARI – tesi di laurea in GIS e REMOTE SENSING a.a. 2018-19 Modellazione con Autodesk Revit 2020
  • 16. POLITECNICO DI BARI – tesi di laurea in GIS e REMOTE SENSING a.a. 2018-19 Informatizzazione del modello • Assegnazione materiale • Assegnazione proprietà fisiche associate al materiale • Dati di identità dell’elemento • Ulteriori informazioni non presenti di default Inserimento delle informazioni inerenti a: • Indagine visiva; • Tecniche di indagine non distruttiva tramite parametro URL
  • 17. POLITECNICO DI BARI – tesi di laurea in GIS e REMOTE SENSING a.a. 2018-19
  • 18. POLITECNICO DI BARI – tesi di laurea in GIS e REMOTE SENSING a.a. 2018-19
  • 19. POLITECNICO DI BARI – tesi di laurea in GIS e REMOTE SENSING a.a. 2018-19 • SAPR e PND possono semplificare processi che un tempo avrebbero richiesto tempi più lunghi e costi elevati; • Rilievo aerofotogrammetrico, ispezione del viadotto, indagine GPR e pacometrica hanno richiesto un solo giorno di tempo; • La possibilità di immagazzinare dati all’interno di un modello «ideale» permette di risolvere problemi che fino a questo momento sono stati causa di rallentamenti e investimenti pubblici evitabili. Allo stato attuale, per la maggior parte delle opere costruite nel passato, la documentazione ad esse associata è quasi sempre di difficile reperimento. Con questa metodologia, invece, è possibile archiviare qualsiasi tipo di informazione all’interno di un unico prodotto digitale accessibile tramite Cloud; • essendo caratterizzato da oggetti parametrici “intelligenti”, una modifica degli stessi comporterà l’automatico aggiornamento dell’intero modello, senza la necessità di apportare modifiche di eventuali tavole tecniche, computi metrici, ecc • E’ possibile un monitoraggio nel tempo della struttura da parte degli Enti gestori, i quali potranno più agevolmente ricostruirne l’intero ciclo di vita e programmare con più efficacia controlli e manutenzioni ordinarie e straordinarie.
  • 20. POLITECNICO DI BARI – tesi di laurea in GIS e REMOTE SENSING a.a. 2018-19 GRAZIE PER L’ATTENZIONE

Editor's Notes

  1. Il mio lavoro di tesi ha riguardato la sperimentazione e l’integrazione in ambiente BIM di tecniche innovative sfruttando la tecnologia SAPR e tecniche di indagine non distruttive prendendo come caso studio un viadotto sito in provincia di Matera
  2. -In Italia il tema della gestione e della manutenzione delle infrastrutture è piuttosto delicato e necessita di importanti innovazioni al fine di garantire adeguati livelli di sicurezza ed una più efficiente azione di controllo e manutenzione delle stesse. -Ogni anno crollano mediamente 10 ponti Questi eventi catastrofici comportano danni di varia natura, classificabili in due macrocategorie: danni diretti e danni indiretti. I danni diretti sono rappresentati dalla perdita di vite umane, quelli indiretti sono solitamente danni di natura economico-sociale Le principali cause che concorrono ad aumentare la frequenza di questi eventi sono attribuibili ad: - un VASTO PARTIMONIO DA GESTIRE da parte degli enti, una LIMITATA CONOSCENZA DELLE OPERE ed una forte CARENZA DI MANUTENZIONE delle stesse.
  3. Pertanto partendo dalle cause appena illustrate ci si è posti l’obiettivo di: Aumentare l’efficienza delle indagini e dei rilievi utilizzando strumenti di ultima generazione; Applicare un metodo speditivo per la valutazione dello stato di conservazione delle opere Ed integrare i dati raccolti all’interno di un modello BIM
  4. Il caso di studio è un viadotto in calcestruzzo armato costituito da 5 campate con una luce di 30m, 4 pile a sezione circolare con un diametro da 2 m. Come si può notare dalla clip l’ostacolo sovrappassato è una lama.
  5. Per ogni campata l’impalcato è costituito da 4 travi e 4 traversi. Gli appoggi presenti in testa al pulvino sono in Neoprene.
  6. Per perseguire gli obiettivi precedentemente illustrati ci si è mossi su tre fronti. E’ stato eseguito un rilievo aerofotogrammetrico ed un’indagine visiva utilizzando la tecnologia SAPR e mediante l’utilizzo di tecniche di indagine non distruttiva è stato possibile approfondire la conoscenza della struttura per quanto riguarda gli elementi non visibili ad occhio nudo. Lo step successivo ha riguardato l’elaborazione dei dati acquisiti da drone sfruttando le tecniche di fotogrammetria digitale ottenendo una nuvola di punti necessaria per la successiva creazione del modello BIM. I dati derivanti dagli altri strumenti sono stati archiviati in cloud e collegati al modello, dal quale è possibile richiamarli. Inoltre il modello è stato caricato all’interno di un Viewer online, che ne permette la navigazione e l’interrogazione degli elementi da parte di qualsiasi utente pur non avendo a disposizione un software di modellazione.
  7. Per quanto riguarda il rilievo con SAPR, è stata eseguita una pianificazione della missione mediante l’app Ground Station Pro che ha previsto in totale 3 voli completamente automatizzati: -2 voli con presa a camera inclinata e 1 volo con presa a camera nadirale. Per garantire una risoluzione a terra di circa 1 cm/pixel, l’acquisizione dei fotogrammi è stata prevista ad un’altezza di 30 m rispetto al punto di decollo utilizzando un mezzo aereo dotato di un sensore da un pollice e costituito da 12 Megapixel. L’acquisizione è avvenuta per strisciate impostando una sovrapposizione longitudinale tra i fotogrammi dell’80% e una laterale del 75%. Con tali impostazioni il tempo medio per ogni volo è di circa 6 minuti e 30 secondi
  8. Al fine di dedurre informazioni metriche e per consentire la georeferenzazione del prodotto fotogrammetrico è stato necessario materializzare 9 ground control points, omogeneamente distribuiti sull’impalcato. Mentre per la validazione delle accuratezze restituite a valle dell’elaborazione sono stati materializzati altri 2 punti aventi la funzione di Check Point. Successivamente, utilizzando un ricevitore satellitare impostato in modalità NRTK, sono state rilevate le coordinate geografiche delle due tipologie di punti di controllo.
  9. La fase di elaborazione fotogrammetrica è stata eseguita attraverso il software Agisoft Metashape dal quale è stata ottenuta la nuvola sparsa di punti. Successivamente è stata eseguita la collimazione dei GCP all’interno dei fotogrammi, ai quali sono stati assegnate le coordinate rilevate con l’apparecchio topografico. Terminata la fase di orientamento esterno assoluto il software ci restituisce l’errore medio commesso, che per il presente lavoro è di circa 2 cm.
  10. Sulla nuvola sparsa è stato eseguito un filtraggio, eliminando tutti quei punti caratterizzati da un maggiore errore e tenendo quelli topograficamente più robusti. Successivamente si è passati alla densificazione della nuvola, la quale è stata esportata nel software di gestione delle nuvole di punti Autodesk ReCap Pro, che ha consentito il successivo inserimento all’interno del software di modellazione in ambiente BIM.
  11. E’ stata condotta un’indagine visiva dello stato di conservazione di tutti gli elementi del viadotto. Per le parti non fisicamente raggiungibili è stato utilizzato nuovamente un drone. Raccolti tutti i dati sulla difettologia riscontrata è stato prodotto un report.
  12. Sulla base dei dati raccolti è stato applicato il metodo di valutazione numerica. Tale metodo ci consente di dare un giudizio di tipo numerico sullo stato di degrado sia dei singoli elementi attraverso il parametro di Difettosità relativa, sia sullo stato di degrado globale attraverso la Difettosità assoluta.
  13. Attraverso l’impiego di tecniche di indagine non distruttiva è stato possibile l’identificazione di elementi non a vista. L’utilizzo del Georadar ha consentito la stima dello spessore dello strato di usura, l’individuazione dell’andamento del terreno in prossimità della spalla e il posizionamento spaziale di traversi e giunti. Con l’indagine pacometrica sono state estratte informazioni sull’armatura presente all’interno delle pile.
  14. Le informazioni ricavate dalle due tipologie di indagine sono state archiviate in Cloud all’interno di una cartella condivisa in Google Drive.
  15. Sulla base delle informazioni ricavate è stata eseguita la modellazione in ambiente BIM, mediante l’utilizzo del software Autodesk Revit. Attraverso l’utilizzo dell’editor dedicato alla modellazione delle famiglie è stato possibile creare e parametrizzare la maggior parte degli elementi del viadotto.
  16. Creato il modello geometrico è stato possibile inserire le informazioni ricavate dalle indagini all’interno delle famiglie. Per ognuna di esse sono stati assegnati: -i dati relativi ai materiali; - i dati di identità degli elementi - ed è stata creata una sezione ad hoc per consentire l’inserimento di informazioni riguardanti l’indagine visiva e le prove non distruttive eseguite nel tempo. Quest’ultima operazione è stata possibile utilizzando il parametro URL, il quale permette un collegamento diretto alla cartella GDRIVE, avente il compito di raccogliere i dati provenienti dai tecnici incaricati alle indagini e renderle immediatamente disponibili agli utenti che consultano il modello.
  17. Infine il modello è stato caricato su una piattaforma online che ne consente la navigazione e l’esplorazione dei suoi dati. Come si può osservare dalla clip selezionando un elemento, in questo caso una trave, è possibile accedere alla scheda delle proprietà. Selezionando sul link collegato alla cartella GDRIVE è possibile accedere ai dati dell’ispezione eseguita.
  18. Con la stessa procedura è possibile, per esempio, visualizzare i report dell’indagine visiva e di qualsiasi altro documento collegato al modello.
  19. In conclusione si può affermare che…