Cos'è la visione artificiale?

Visione digitale: Cos'è?

La visione artificiale (MV) sfrutta la visione computerizzata in applicazioni e processi industriali, dove è necessario eseguire un'azione o ottenere un risultato specifico in base all'elaborazione e all'analisi delle immagini eseguite dal sistema di visione. La visione artificiale si avvale sia dell'hardware che del software per supportare le operazioni, basandosi sulle immagini acquisite dal sistema. Il sistema di visione artificiale può elaborare, analizzare e misurare le caratteristiche distintive dell'oggetto dall'acquisizione dell'immagine. Le informazioni ricavate dall'immagine digitale vengono utilizzate dal sistema per prendere decisioni. In sostanza, la visione artificiale conferisce a un sistema la capacità di percepire l'ambiente e di effettuare misurazioni oggettive e decisioni, ecco perché questa tecnologia è utile e molto apprezzata dalle aziende per eseguire compiti industriali in modo affidabile e costante.

Per quali applicazioni può essere utilizzata la visione artificiale?

La visione artificiale può essere utilizzata in molti settori, dalla produzione all'assistenza sanitaria. Sebbene la visione artificiale sia una tecnologia presente da decenni, solo di recente è stata possibile la sua applicazione in un'ampia gamma di contesti. La visione artificiale consente alle apparecchiature industriali di vedere e rilevare caratteristiche o difetti, fornendo una guida operativa ai dispositivi. Il sistema di visione artificiale può quindi utilizzare le immagini acquisite per prendere decisioni rapide in base a ciò che vede. Molte aziende si affidano alla visione artificiale per ispezioni visive, controllo di processo, ispezione dei materiali e altro ancora.

Oggi, i sistemi di visione artificiale svolgono un ruolo fondamentale nei sistemi di ispezione e nei processi di visione, soprattutto nelle applicazioni industriali che richiedono un qualche tipo di feedback visivo. I Sistemi di Visione Artificiale possono essere utilizzati per attività come il rilevamento di difetti negli oggetti, l'identificazione di oggetti, il tracciamento di oggetti, la smistazione dei prodotti, il riconoscimento di schemi e colori, il rilevamento di pass/fail, e altro ancora.

Grazie ai continui progressi tecnologici, come il machine learning, l'apprendimento profondo e software più affidabili, il futuro della visione artificiale si apre su un universo di possibilità, includendo un numero crescente di applicazioni fino a poco tempo fa impensabili.

Per saperne di più, leggete Visione artificiale vs. Visione per computer.

Come funziona la visione artificiale?

1. La visione artificiale funziona utilizzando una combinazione di hardware, Software e componenti elettronici

I Machine Vision System utilizzano hardware come le telecamere per vedere, oltre a software per attivare varie azioni in base all'analisi di un'immagine. Oggi è disponibile un avanzato software di visione artificiale per creare applicazioni personalizzate di visione artificiale, in base alle esigenze aziendali e alla tecnologia software, per monitorare e gestire i sistemi di visione artificiale.

2. La tecnologia di visione artificiale utilizza informazioni estratte da immagini digitali per prendere decisioni

Pensate ai Machine Vision System come a un modo per dotare le apparecchiature industriali della capacità di vedere, analizzare ciò che vedono e agire in base a quell'analisi. Per vedere e rilevare correttamente gli oggetti, i Machine Vision System spesso necessitano di un'ottima illuminazione. Ciò può comportare l'installazione di una fonte luminosa in modo strategico rispetto alla telecamera del sistema di visione artificiale. Quando l'immagine viene elaborata, i sistemi possono essere programmati per agire in un certo modo a seconda dei criteri stabiliti. Se la visione artificiale rileva un difetto, il sistema può essere programmato per escludere quell'articolo specifico dalla linea di produzione.

3. L'innovazione continua nella visione artificiale offre maggiore flessibilità e maggiori possibilità di automazione

Oggi, la visione artificiale è ampiamente accettata per molte applicazioni, tra cui il controllo qualità e l'ispezione automatizzata. Questo perché i progressi tecnologici hanno portato a un aumento delle applicazioni risolte attraverso la visione artificiale. Questi includono il controllo dei processi e il smistamento ottico, che comprende la rimozione di materiali indesiderati da materiali sfusi. Altre applicazioni includono il movimento robotico, che implica il posizionamento e l'orientamento degli oggetti da prelevare da parte di un braccio robotico.

Quanto è preciso un sistema di visione artificiale?

La precisione di un sistema di visione artificiale dipende dalla risoluzione della telecamera, dal campo visivo e dalle dimensioni degli oggetti che il sistema sta ispezionando o monitorando. Dobbiamo considerare se il sistema sta guardando qualcosa delle dimensioni di un francobollo o un grande macchinario (o qualcosa di ancora più grande, come un campo da calcio), il che può influire sull'accuratezza del sistema di visione artificiale.

Ad esempio, se state utilizzando un sistema in un grande campo da calcio, la precisione sarebbe inferiore rispetto a quando osservate un oggetto in un piccolo campo visivo, come un francobollo.

Un'altra considerazione riguarda la risoluzione della telecamera: quanti pixel sono necessari per ottenere un'immagine di qualità? La telecamera cerca variazioni di contrasto all'interno dei pixel stessi; se un pixel adiacente modifica i livelli di luminosità o l'intensità, ciò può diventare una soglia. Quindi, è possibile utilizzare un software di interpolazione per aumentare l'accuratezza dell'identificazione.

Qual è la differenza tra visione artificiale e visione umana?

La visione umana richiede la coordinazione tra occhi e cervello. La visione artificiale utilizza telecamere e software per vedere, identificare, distinguere e classificare gli oggetti in base a dimensioni, colore o modelli attraverso l'acquisizione di immagini. La visione umana eccelle nell'interpretazione qualitativa di elementi complessi e non strutturati, nonché nell'associazione di immagini alle emozioni. Al contrario, la visione artificiale eccelle quando si tratta di misurare quantitativamente un ambiente strutturato. Ciò è dovuto alla velocità, alla precisione e alla ripetibilità del sistema di visione artificiale, che la vista umana media non è in grado di eguagliare.

Con quale velocità i Machine Vision System riescono a rilevare un oggetto o un difetto?

La velocità con cui i Machine Vision System riescono a rilevare un oggetto, le sue caratteristiche o i difetti dipende da 3 elementi fondamentali che lavorano insieme per la cattura e l'elaborazione:

1. La frequenza di fotogrammi della telecamera

2. Le capacità di elaborazione

3. La complessità del lavoro

La frequenza fotogrammi della telecamera si riferisce a quanti fotogrammi al secondo è in grado di catturare. Una volta acquisita l'immagine, l'intelligenza inizia ad analizzarla, ed è qui che entra in gioco la visione artificiale del sistema.

Le capacità di elaborazione sono altrettanto importanti e possono dipendere dalla complessità del sistema e dal modo in cui viene utilizzato. Ad esempio, state utilizzando la visione artificiale per misurare uno o più oggetti? State verificando la presenza di difetti in un'immagine acquisita confrontandola con diverse altre immagini presenti nel suo database?

Oggi le telecamere intelligenti sono incredibilmente sofisticate e le architetture IT (Tecnologie dell'Informazione) stanno diventando sempre più elaborate grazie alla maggiore intelligenza nella cattura, nel pre-trattamento e nell'elaborazione dei dati.

Quanto vicino o lontano riesce a vedere un sistema di visione artificiale quando rileva un oggetto?

La distanza di visione di un sistema di visione artificiale dipende da una combinazione di ottica, illuminazione, risoluzione e apertura del sistema della telecamera, tutti elementi intercambiabili in base al tipo di configurazione richiesta.

La profondità di campo e la messa a fuoco influiscono sull'efficacia con cui una telecamera può acquisire l'immagine di un oggetto (o di più oggetti). Ad esempio, in una grande profondità di campo, ciò che è a fuoco e ciò che non lo è (tutto ciò che è a fuoco fa parte della profondità di campo). Ad esempio, per ottenere una grande profondità di campo, ciò richiederà una notevole illuminazione e un'apertura più bassa (il più piccolo possibile); nella maggior parte delle applicazioni, ciò vi garantirà una grande profondità di campo. Pertanto, l'illuminazione è fondamentale in diverse applicazioni. Questo aspetto è strettamente legato alla risoluzione e alla qualità dell'ottica.

Quali sono i diversi tipi di visione artificiale?

Generalmente esistono due tipi di visione artificiale: il primo tipo è costituito da una telecamera intelligente che combina hardware e software in un unico “corpo” all'interno di un'apparecchiatura autonoma. Le telecamere intelligenti sono sempre più diffuse sul mercato, ma presentano una capacità limitata poiché l'hardware di elaborazione è fisso.

Un altro tipo di visione artificiale è un sistema che utilizza una telecamera “cieca” collegata a un controllore, a un PC o PC industriale, o a una piattaforma dedicata che un'azienda potrebbe aver creato. Questi tipi di Machine Vision System sono più flessibili. Sono più adatti per funzioni specifiche, applicazioni di fascia alta e compiti più complessi rispetto alle capacità di una telecamera intelligente.

Come è utile la visione artificiale in un'ispezione automatizzata?

1. La visione artificiale può migliorare la qualità del prodotto che viene immesso sul mercato e contribuire a ridurre i costi

I sistemi di visione artificiale utilizzati per l'ispezione aiutano a identificare caratteristiche o a rilevare difetti di oggetti, imperfezioni funzionali e irregolarità fisiche nei prodotti, soprattutto nella produzione. Ad esempio, i sistemi di Machine Vision possono essere utilizzati per ispezionare bottiglie o contenitori e rilevare la presenza di difetti. Questo contribuisce a migliorare la qualità complessiva del prodotto che esce dagli stabilimenti di produzione o dalle fabbrizzieri.

2. La visione artificiale ottimizza le operazioni e riduce gli errori umani

L'occhio umano si stanca dopo aver svolto per troppo tempo ripetitive attività di ispezione. Questo può portare a un aumento degli errori. D’altra parte, la visione artificiale non presenta questo problema. I sistemi di Visione Artificiale tendono a essere più precisi, affidabili e instancabili nell'esecuzione di controlli che richiedono la ripetizione delle stesse attività. Questa riduzione degli errori umani e l'aumento della velocità di specifiche attività possono contribuire a diminuire i costi, sia in termini economici che di tempo.

Quali sono le applicazioni tipiche della visione artificiale?

Le principali applicazioni riguardano generalmente l'ispezione e il controllo della qualità. I sistemi di Visione Artificiale possono anche sostituire gli operatori umani che potrebbero eseguire ispezioni manuali. Ecco altre applicazioni e funzioni principali dei Machine Vision System:

1. Scansione a portata di mano

Uno scanner fisso può leggere codice(i) 1D/2D su un prodotto mentre l'operatore presenta manualmente il prodotto allo scanner.

2. Tracciamento in Movimento con Scansione Integrata

Uno scanner fisso può leggere codice(i) 1D/2D mentre un prodotto o un pacco si muove su un nastro trasportatore.

3. Garantite la presenza e la qualità delle etichette

Uno scanner fisso può leggere codice(i) 1D/2D subito dopo la stampa di un'etichetta.

4. Confermare la presenza e il posizionamento dell'etichetta

I Machine Vision System possono controllare quanto segue:

• Etichetta pre-stampata corretta (Materiali di consumo per la stampa)
• Posizionamento corretto dell'etichetta
• Sortaggio in base al logo del corriere
  
  

5. Integrità dell'etichetta (Rilevamento oggetti)

Il sistema può eseguire un controllo di qualità verificando la presenza/assenza di stampa (qualità della stampa). In termini di funzionalità, un Modello addestrato (forma o logo) deve trovarsi all'interno della Regione di Ricerca e l'ispezione avrà esito positivo se il Modello è presente nella Regione di Ricerca. Questi strumenti possono anche misurare la Luminosità o eseguire un conteggio dei pixel e usare una serie di limiti per impostare i criteri di ispezione. L'ispezione avrà esito negativo per i prodotti che superano questi limiti.

6. Verifica dell'assemblaggio (Rilevamento presenza/assenza)

Una telecamera verifica visivamente se tutti i componenti di un assemblaggio sono presenti per l'assemblaggio manuale e automatizzato. Questo contribuisce a migliorare la qualità, oltre a incrementare produttività ed efficienza grazie a un rendimento più rapido e superiore.

Quali sono i vantaggi della visione artificiale?

I vantaggi dei Machine Vision System includono:

• Ridurre l'interazione umana e l'ispezione in un processo
• Velocità – in media, una telecamera può ispezionare i pezzi molto più velocemente di quanto possa fare un essere umano
• La coerenza dell'ispezione – la visione artificiale offre una maggiore coerenza rispetto all'ispezione umana
• Capacità di mantenere un elevato livello di ispezione rispetto agli esseri umani (che, pur facendo parte del processo,  possono svolgerla solo per un breve periodo di tempo)
• Automatizzate i processi – riducendo l'interazione tra umani e macchine
• Oltre a questo, state anche ottenendo dati dalle immagini per avere una visione più completa. Ad esempio, se state realizzando un componente lungo 2 pollici e la produzione fluttua tra 2,25 pollici e 1,75 pollici, il sistema può imparare e comprendere cosa sta succedendo attraverso i dati prodotti e disponibili. Questo è fondamentale per comprendere appieno cosa sta succedendo nei vostri processi per realizzare quella specifica componente. Questo fornisce punti dati automatizzati e milioni di punti dati sui vostri prodotti.
• Voi potete migliorare le ispezioni, ridurre i costi, aumentare la qualità ed eliminare l'elemento umano nella produzione
• Le soluzioni di visione artificiale offrono ai clienti maggiore flessibilità nelle loro operazioni
• Una telecamera per visione artificiale è in grado di leggere codici sia 1D che 2D e di eseguire verifiche di qualità, controllo della presenza e dell'orientamento dei componenti, rilevamento di difetti del prodotto, ispezione dei colori e altri processi di controllo visivo
• I sistemi di Visione Artificiale sono in grado di riconoscere testo (OCR), calligrafia (ICR), codici a barre (OBR) e contrassegni ottici (OMR)
• La visione artificiale, sia utilizzata con i robot che nei sistemi di controllo qualità nei processi produttivi, è in grado di elaborare immagini o video e avviare le azioni appropriate
• Grazie a queste funzionalità, i sistemi di visione artificiale possono svolgere un'ampia gamma di compiti, ben oltre la semplice lettura dei codici a barre
• La visione artificiale può riconoscere il contenuto di una scatola di cartone standard, un cartone o altri contenitori, quindi è ideale per applicazioni in cui l'imballaggio ha caratteristiche distintive
• Può determinare dimensioni o stili, dimostrando la sua efficacia in numerose applicazioni per il settore retail