Visione artificiale (elaborazione di immagini industriali)
La visione artificiale (elaborazione industriale delle immagini) prevede l'uso di sistemi automatizzati per interpretare e analizzare i dati visivi nei settori della produzione. Il termine viene spesso descritto come "macchine con gli occhi", in quanto telecamere, sistemi di illuminazione e software lavorano insieme per catturare e analizzare i dati visivi e prendere decisioni automatiche su questa base.
Modalità operative della visione artificiale
Un sistema di visione artificiale è composto da telecamere, illuminazione, elaborazione delle immagini, algoritmi software e un'unità di controllo che traduce le informazioni acquisite in azioni specifiche. Le applicazioni tipiche includono il posizionamento preciso dei componenti, la selezione automatizzata dei prodotti e il bin picking, ovvero la rimozione mirata di singoli pezzi da contenitori riempiti in modo caotico.
Mentre i classici sistemi di elaborazione delle immagini sono basati su regole, le moderne soluzioni per la visione artificiale utilizzano sempre più spesso l'apprendimento profondo (DL) e le reti neurali artificiali per gestire in modo affidabile esigenze complesse o variabili. Ciò consente alle macchine di replicare idoneità cognitive paragonabili alla percezione umana, ma in modo significativamente più rapido e robusto.
Superfici di applicazione e vantaggi
La visione artificiale è un fattore chiave dell'automazione industriale. Nella garanzia della qualità, questa tecnologia rileva con precisione i prodotti difettosi e riduce gli scarti, migliorando la qualità dei prodotti. Nella logistica, viene utilizzata per leggere codici a barre e codici QR e per tracciare in modo trasparente i prodotti lungo il collegamento elettrico. Inoltre, i sistemi di visione industriale aumentano la produttività grazie alla loro costante affidabilità e accelerano notevolmente i processi di produzione.
Un campo di applicazione particolarmente importante è quello delle prove ottiche. I sistemi di elaborazione delle immagini industriali convenzionali raggiungono spesso i loro limiti quando si tratta di distinguere tra le fluttuazioni dell'immagine causate dall'ambiente e le deviazioni qualitative. I modelli di visione artificiale basati su AI e deep learning sono in grado di identificare in modo affidabile tali differenze e di classificare automaticamente gli elementi di ispezione, ad esempio, in "OK" (accettabile) e "NOK" (non accettabile). La visione artificiale consente quindi soluzioni robuste per processi di ispezione complessi che sarebbero difficili o impossibili da implementare con l'elaborazione convenzionale delle immagini.
Visione artificiale vs. visione computerizzata
A differenza della computer vision generale, che comprende applicazioni in settori quali l'analisi delle immagini mediche, il comando autonomo o la videosorveglianza, la visione artificiale ha un orientamento speciale verso i sistemi di elaborazione delle immagini industriali. L'attenzione è rivolta all'affidabilità, alla ripetibilità e alla stabilità nella produzione. La visione artificiale combina un hardware collaudato con un software moderno, l'intelligenza artificiale e le reti neurali per elaborare con precisione i dati delle immagini anche in condizioni di produzione difficili e prendere decisioni automatiche.
Vantaggi della visione artificiale nel settore
La visione meccanica offre notevoli vantaggi alle aziende. Consente una garanzia della qualità più precisa e più rapida, riduce i costi degli errori, aumenta il rendimento e può essere integrata senza problemi nei processi di Industria 4.0. Grazie all'utilizzo dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico, la visione artificiale sta diventando una tecnologia chiave per l'automazione industriale e un utensile strategico per garantire la competitività a lungo termine e la qualità dei prodotti.