Visione Artificiale
I sistemi di visione industriale sono sistemi in grado di risolvere moltissime problematiche e sempre più impiegati per oggettivare al 100% i componenti prodotti nel ciclo produttivo.
VANTAGGI DELLA VISIONE INDUSTRIALE
La visione aumenta la qualità e la produttività, riducendo i costi di produzione
Mentre la vista umana è impareggiabile per l'interpretazione qualitativa di una situazione complessa e non strutturata, la visione artificiale eccelle nella misurazione quantitativa in un contesto strutturato, grazie alla velocità, alla precisione e alla ripetibilità.
I principali vantaggi che la visione industriale offre, possono essere così riassunti: qualità più elevata, maggiore produttività, produzione più flessibile, tempi di inattività e di configurazione molto ridotti, informazioni più complete e controllo più preciso delle lavorazioni, riduzione della spesa in conto capitale, costi di produzione inferiori, riduzione del tasso di scarti, controllo delle scorte, riduzione degli ingombri.
Cos'è la visione industriale
Secondo la Automated Imaging Association (AIA), la visione industriale comprende tutte le applicazioni industriali e non, in cui una combinazione di hardware e software fornisce una guida operativa ai dispositivi nell'esecuzione delle loro funzioni, catturando ed elaborando le immagini.
La visione industriale è caratterizzata da costi contenuti, buona precisione, robustezza ed affidabilità elevate, alta stabilità in termini di meccanica e di temperatura.
Tali sistemi si affidano a sensori digitali protetti all'interno di telecamere con ottica specifica per acquisire immagini, in modo che l'hardware ed il software possano elaborare, analizzare e misurare diverse caratteristiche per definire se l’elemento ispezionato sia conforme o non conforme rispetto a dei limiti impostati.
Soluzioni
È disponibile un'ampia gamma di modelli e soluzioni, inclusi sistemi 2D, 3D, a scansione lineare, a colori, termografici, a bassa ed altissima risoluzione per soddisfare qualsiasi esigenza in termini di prezzo e prestazioni.Tra le famiglie di sistemi di visione più diffusi, possiamo trovare :
• sensori di visione
• smart camere 2D
• sistemi PC Based
• sistemi a scansione Laser e profilometri 3D
• smart camere più evolute che sfruttano i vantaggi dell’IA “Edge Learning” e “Deep Learning”
• sistemi PC Based “Deep Learning”
• sistemi 3D a proiezione di pattern
Cos’è l’ Edge Learning?
L’edge learning è un sottoinsieme dell’intelligenza artificiale (IA) in cui l’elaborazione avviene sul dispositivo, o “all’edge” dell’origine dei dati, utilizzando una serie di algoritmi pre-addestrati. La tecnologia è semplice da impostare, richiede meno tempo e meno immagini per l’addestramento, rispetto alle altre soluzioni basate sull’IA, come il deep learning.L’edge learning è la risposta sia per gli ingegneri che cercano un modo semplice per integrare l’automazione nelle loro linee, sia per gli ingegneri specializzati nell’automazione che usano regolarmente strumenti di visione artificiale basati su regole ma non hanno competenze specifiche di IA o di deep learning. Questo rende la tecnologia una soluzione praticabile per tutti, dai principianti della visione artificiale agli esperti, per risolvere una vasta gamma di applicazioni in fabbrica e in ogni settore produttivo. (fonte Cognex)
Cos’è il Deep Learning?
Di fatto, il Deep Learning insegna a robot e macchine a fare ciò che gli uomini fanno in modo naturale: apprendere dall’esempio. Il nuovo hardware a basso costo ha dato forma all’utilizzo delle reti neurali “profonde” e multi-strato, ispirate agli esseri umani, che simulano le reti neurali del cervello umano. Le tecnologie produttive hanno così acquisito nuove straordinarie capacità di riconoscimento di immagini e tendenze, di fare previsioni e di prendere decisioni intelligenti. Partendo da una logica di base sviluppata durante il training iniziale, le reti neurali profonde sono in grado di affinare continuamente le prestazioni mediante la presentazione di nuove immagini, voci e testi. L’analisi dell’immagine con Deep Learning combina la specificità e la flessibilità dell’ispezione visiva umana all’affidabilità, alla ripetibilità e alla potenza di un sistema computerizzato.
I modelli di Deep Learning risolvono applicazioni di visione complesse in modo preciso e ripetibile che sarebbero laboriose da sviluppare e praticamente impossibili da mantenere usando l’approccio tradizionale alla visione industriale. I modelli di Deep Learning sono in grado di distinguere i difetti non accettabili tollerando le variazioni naturali nei modelli complessi. Possono inoltre essere facilmente adattati a nuovi esempi senza riprogrammare gli algoritmi di base.
Sempre più produttori di punta scelgono le soluzioni di Deep Learning e intelligenza artificiale per risolvere le automazioni più sofisticate. (fonte Cognex)
