LA VISIONE ARTIFICIALE PER I ROBOT E PER L’AUTOMAZIONE INDUSTRIALE

I sistemi di visione artificiale per i processi del controllo di qualità sono importanti per riuscire ad automatizzare i processi produttivi nel medio-lungo periodo, per le imprese rappresentano un investimento, in quanto risparmiano tempo e denaro.

 

Con questi sistemi si riescono ad abbattere gli scarti, rilevando in anticipo gli errori nelle linee di produzione, migliorando così il prodotto finito per velocizzare il processo produttivo.

 

Spesso i sistemi di visione artificiale vengono utilizzati in ambienti difficili, infatti grazie ad essi è possibile l’ispezione di oggetti molto piccoli a cui sarebbe difficile accedervi, in questo modo si assicura una maggiore uniformità di trattamento e precisione, rispetto ad un’ispezione fatta con l’occhio umano. Il sistema di visione artificiale rileva così i difetti del prodotto in modo accurato e preciso.

 

Il deep learning è l’espressione più attuale dell’intelligenza artificiale, grazie ad un particolare apprendimento tecnologico ha la capacità di trovare soluzioni alle problematiche causate dalla variabilità delle condizioni. Un sistema basato sul deep learning, può apprendere progressivamente, quando la rete neurale artificiale è sufficientemente istruita, perciò è in grado di ragionare in modo simile al cervello umano, incrementando le capacità della rete neurale, senza andare a deteriorare gli equilibri che si sono già raggiunti in termini di capacità selettive e di giudizio.

 

Perciò i sistemi che sfruttano il deep learning tendono ad addestrarsi adattando un comportamento secondo un modello che va a simulare l’attitudine umana: un funzionamento di “human-like”.

 

Quando non viene utilizzata la visione artificiale per i processi di controllo qualità si ricade in irregolarità nella trama di tessuto, che possono essere leggere variazioni di colore anche su un oggetto di plastica. Possono esserci piccoli difetti, per questo motivo potremmo spaziare in lungo e in largo fra i più disparati settori industriali, parlando di innumerevoli prodotti dove la visione artificiale non viene implementata nei processi di produzione in cui vengono eseguiti dei controlli estetici da parte di personale dedicato. Però il difetto ricercato rappresenta solo un’anomalia che è prettamente estetica, qualcosa che l’occhio non vorrebbe vedere, oppure potrebbe essere un’anomalia funzionale data da una variazione che ne compromette le proprietà fisiche dell’oggetto stesso.

 

I difetti estetici non sono altro che delle irregolarità che vengono confuse con le variazioni naturali presenti nell’aspetto di un oggetto, possono essere lo spessore dei fili o i piccoli spostamenti di questi all’interno della trama di tessuto, i difetti estetici sono difficili da riconoscere attraverso una descrizione formale. Qualsiasi regola adeguata per intercettare le anomalie finirebbe per andare a captare altri dettagli che alla fine non sono neanche anomalie.

La risposta a queste esigenze è la visione artificiale basata sul deep learning, la più recente espressione dell’intelligenza artificiale. Le nostre soluzioni per il controllo estetico human-like sono caratterizzate da: oggettività, ripetibilità, nessuna regola (il sistema impara dall’esperienza), con la capacità di adeguarsi a situazioni mutevoli e l’integrazione di qualsiasi flusso di lavoro.

 

 

Cosa succede quando la tecnologia avanza, entrando negli spazi di lavoro occupati dalle persone?

 

Si crea un connubio uomo-macchina che potrà fornire nuovi livelli di prestazioni. Le due parti si integrano e si potenziano a vicenda, i punti deboli di ognuna sono i punti forti dell’altra.

 

Quando la qualità non è traducibile in linguaggio formale, per svolgere un lavoro che normalmente viene affidato alle persone non si può utilizzare una tecnologia che sia fondata su parametri o regole. Così entra in gioco l’intelligenza artificiale che impara dall’esperienza e può capire molto di più che dai numeri.

 

Un sistema di visione artificiale basato sul deep learning riesce ad acquisire molto dalle capacità dei suoi “colleghi umani”: i nostri sistemi sono stati progettati per affiancare le persone in modo da formare un team vincente.

 

Il nostro sistema di visione artificiale per processi di controllo qualità svolge il lavoro di osservazione del prodotto da ispezionare, usando i suoi punti di forza ovvero velocità, oggettività e ripetibilità. Se un sistema di visione incontra una situazione “difficile”, dove il dettaglio umano che è stato intercettato è sospeso fra due possibili giudizi, c’è bisogno del collega umano per fornire un verdetto finale.

 

 

 

SISTEMI DI VISIONE ARTIFICIALE PER CONTROLLO PRODUZIONE

I sistemi di visione artificiale per il controllo sulla produzione sono soluzioni meno intrusive per integrare nei sistemi misure e controllo sui manufatti. Questi dispositivi, al pari del sistema di visione umano, svolgono tutte le loro operazioni di controllo “a distanza” e non hanno alcun contatto con l’oggetto da analizzare.

Le macchine devono sapersi adattare e non bisogna rinunciare alle prestazioni e alla qualità, perciò è importante comprendere cosa succede sulla linea. Per vedere cosa accade, non c’è nulla di più utile che i sistemi di visione artificiale creando una connessione diretta e integrata, come ogni altra parte dell’automazione. Quando la luce è integrata e le ottiche sono sincronizzate, si ottiene un’immagine perfetta anche a tutta velocità. L’immagine che è stata acquisita, permette di estrapolare il massimo delle informazioni, perciò garantisce la qualità di ogni singolo prodotto senza rallentare alcun processo.

Questo tipo di visione sta contribuendo all’attuazione della quarta rivoluzione industriale, dove i sistemi di visione artificiale per il controllo sulla produzione sono legati al controllo dei prodotti fabbricati, con un utilizzo che è stato esteso fino al punto in tutta la catena del processo industriale.

Un sistema di visione artificiale è costituito da componenti ottiche, elettroniche e meccaniche che ci aiutano ad acquisire ed elaborare immagini nello spettro della luce visibile e anche al di fuori di essa. Per quanto riguarda l’ambito industriale invece si usano dei sistemi automatici, che garantiscono un controllo maggiore a livello di misure dimensionale, tipicamente sono installati come abbiamo detto su una linea di produzione.

Questa tecnologia offre tantissimi vantaggi e consente l’oggettivazione dei controlli qualitativi con la possibilità di determinare il rapporto qualità/scarti ottimale, riducendo così alla fine i costi di produzione per un aumento tecnologico del prodotto.

Tendiamo a volere sempre di più la qualità, andando verso una produzione che abbia zero difetti, con un controllo di qualità che sia affidabile per ogni singolo pezzo, perciò i i sistemi di visione artificiale possono fornire dei dati oggettivi sulla qualità dei prodotti in modo ripetitivo e automatico.

Le applicazioni dei sistemi di visione artificiale sono la verifica delle dimensioni e del contorno di oggetti con alcune precisioni che arrivano in alcuni casi al micron; avviene poi la lettura e la decodifica di codici a barre e di “data matrix code”, con la verifica dei vari componenti da cui è composto un pezzo e dal suo corretto assemblaggio, il controllo della lavorazione e la qualità delle superfici con l’identificazione e la verifica dei colori.

 

L’elaborazione digitale viena applicata non solo alle problematiche relative alla qualità di produzione, ma essa costituisce un valido strumento per acquisire e analizzare informazioni di quanto è stato prodotto fino a quel momento, per tracciare in modo automatico la produzione, anche per retroazionare il processo produttivo, comprendendo le caratteristiche degli oggetti che sono stati analizzati per settare in modo corretto la linea di produzione.

I componenti che costituiscono un sistema di visione sono collegati ad alcuni trend evolutivi importanti, questi consentiranno di risolvere un numero crescente di applicazioni in modo semplice e affidabile. In definitiva essi agevolano il controllo qualità nella produzione, che è un fattore sempre più importante per chi desidera mantenere un elevato standard qualitativo dei prodotti.

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