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Sistemi di visione artificiale

I sistemi di visione artificiale sono un tipo di tecnologia che utilizza algoritmi e tecniche di elaborazione delle immagini per analizzare e comprendere il mondo visivo. Questi sistemi possono essere utilizzati per una vasta gamma di applicazioni, tra cui:

  1. Controllo qualità: la visione artificiale può essere utilizzata per controllare la qualità di prodotti manufatti. Ad esempio, possono rilevare difetti in materiali come tessuti, ceramica o metalli.

  2. Riconoscimento facciale: la visione artificiale può essere utilizzata per il riconoscimento facciale in applicazioni di sicurezza e sorveglianza. Ad esempio, per identificare persone sospette in aeroporti, stazioni ferroviarie o altri luoghi pubblici.

  3. Guida autonoma: i sistemi di visione artificiale sono un componente chiave dei veicoli autonomi, in grado di analizzare il mondo visivo e prendere decisioni in tempo reale.

  4. Navigazione robotica: la visione può essere utilizzata per guidare robot in ambienti complessi, come fabbriche o magazzini.

  5. Riconoscimento oggetti: la visione può essere utilizzata per riconoscere e classificare oggetti in immagini, ad esempio in applicazioni di sorveglianza o di automazione industriale.

Esperienza in ambito manifatturiero e industria 4.0

Sviluppiamo soluzioni di visione per rendere le aziende competitive in un mercato in continua evoluzione. Abbiamo completato più di 200 progetti sviluppando soluzioni di intelligenza artificiale per produzione, farmaceutica e sanità, settore pubblico, trasporti e logistica In particolare in ambito Visione artificiale e Ispezione automatizzata.

I sistemi di visione possono essere utilizzati per il controllo qualità in diversi settori, tra cui l’industria manifatturiera, l’agricoltura, la produzione di alimenti e bevande e molti altri. Questi sistemi utilizzano algoritmi e tecniche di elaborazione delle immagini per analizzare le caratteristiche dei prodotti e verificare la conformità ai requisiti specificati.

Ad esempio, possono essere utilizzati per rilevare difetti in prodotti come tessuti, ceramiche, metalli, prodotti alimentari e altri materiali manufatti oppure possono essere programmati per cercare difetti specifici, come graffi, ammaccature, crepe, bolle, macchie, e altro ancora.

Controllo qualità e metrologico

Inoltre, i sistemi di visione artificiale possono essere utilizzati per verificare la presenza e la posizione dei componenti o per controllare le dimensioni dei prodotti. Ad esempio, i sistemi di visione artificiale possono essere utilizzati per verificare che le etichette siano posizionate correttamente sui prodotti o per controllare le dimensioni dei prodotti rispetto ai requisiti specificati.

L’utilizzo in ambito controllo qualità può aiutare le aziende a ridurre i costi di produzione, migliorare la qualità dei loro prodotti e aumentare l’efficienza dei processi di produzione. Inoltre, i sistemi di visione artificiale possono aiutare le aziende a ridurre gli scarti e prevenire la produzione di prodotti difettosi, migliorando l’immagine del marchio e la soddisfazione dei clienti.

Sistemi di visione artificiale e controllo qualità

I sistemi di visione utilizzati per il controllo qualità rappresentano una tecnologia fondamentale in molteplici settori industriali. Questi sistemi impiegano dispositivi ottici, sensori e algoritmi di elaborazione delle immagini per valutare la qualità dei prodotti e garantire che soddisfino determinati standard.

Ecco alcuni aspetti chiave dei sistemi di visione impiegati nel controllo qualità:

  1. Telecamere e sensori ottici: Utilizzano fotocamere e sensori specializzati per acquisire immagini ad alta risoluzione dei prodotti o dei componenti in fase di produzione.

  2. Illuminazione adeguata: L’illuminazione gioca un ruolo cruciale nella qualità delle immagini acquisite. Sistemi di illuminazione adatti possono migliorare la visibilità delle caratteristiche del prodotto da analizzare.

  3. Software di elaborazione delle immagini: Algoritmi sofisticati consentono di elaborare le immagini acquisite per rilevare difetti, anomalie o caratteristiche specifiche del prodotto. Questo può coinvolgere tecniche come il riconoscimento di forme, il confronto con modelli o standard predefiniti, l’analisi di texture e colori, e altro ancora.

  4. Apprendimento automatico: L’implementazione di algoritmi di machine learning, come reti neurali convoluzionali (CNN), consente ai sistemi di apprendere dai dati e migliorare nel riconoscimento e nella classificazione di difetti o caratteristiche.

  5. Ispezione e controllo in tempo reale: I sistemi di visione possono essere integrati direttamente nelle linee di produzione per eseguire controlli continui e in tempo reale, consentendo la correzione immediata di problemi qualitativi.

  6. Classificazione e decision making automatizzati: Una volta individuati difetti o caratteristiche specifiche, i sistemi possono prendere decisioni automatiche, ad esempio segregare i prodotti non conformi o attivare allarmi per richiedere interventi umani.

  7. Monitoraggio e reportistica: I sistemi di visione possono registrare dati relativi all’ispezione, generare report e statistiche che possono essere utilizzate per analizzare la qualità del processo produttivo e per migliorare la qualità complessiva del prodotto.

sistemi di visione

Sistemi di visione artificiale e magazzino

I sistemi di visione sono ampiamente utilizzati nei magazzini e nella gestione degli stock per ottimizzare le operazioni, migliorare l’efficienza e garantire un migliore controllo sugli inventari. Questi sistemi sfruttano la tecnologia di visione artificiale per monitorare, tracciare e gestire le merci all’interno di un magazzino o di un centro di distribuzione. Ecco alcuni degli utilizzi principali dei sistemi di visione nei magazzini:

  1. Sistemi di identificazione e localizzazione: Le telecamere e i sensori di visione vengono impiegati per identificare e localizzare le merci all’interno del magazzino. Questi sistemi possono utilizzare codici a barre, QR code, RFID o altri metodi di identificazione per tracciare e monitorare la posizione degli oggetti.

  2. Picking automatizzato: I sistemi di visione possono assistere nell’automatizzazione del processo di picking, identificando gli articoli nei loro posizionamenti e guidando i robot o gli operatori umani per raccoglierli in modo più efficiente.

  3. Controllo della qualità e ispezione: Nei magazzini che gestiscono prodotti che richiedono un controllo qualità, i sistemi di visione possono essere utilizzati per ispezionare automaticamente le merci in entrata o in uscita, rilevando difetti o danni visibili.

  4. Gestione degli inventari: La visione artificiale può aiutare a monitorare gli inventari in tempo reale, rilevando le quantità di prodotti presenti sugli scaffali o identificando eventuali discrepanze tra ciò che è registrato nei sistemi informatici e ciò che è fisicamente presente.

  5. Ottimizzazione degli spazi: Utilizzando la visione artificiale, è possibile analizzare l’utilizzo dello spazio nel magazzino, identificare aree sottoutilizzate o sovraccariche e ottimizzare il layout per massimizzare lo stoccaggio.

  6. Sicurezza e sorveglianza: I sistemi di visione possono contribuire alla sicurezza del magazzino monitorando costantemente le attività, rilevando eventuali intrusioni non autorizzate o situazioni di rischio.

  7. Automazione e ottimizzazione dei flussi di lavoro: L’integrazione dei sistemi di visione con altre tecnologie, come robotica, intelligenza artificiale e software di gestione logistica, può consentire una maggiore automazione dei processi e un flusso di lavoro più efficiente.

EFFICIENTAMENTO_LOGISTICA

Sistemi di visione artificiale e inventario

I sistemi di visione giocano un ruolo cruciale nella gestione degli inventari attraverso l’utilizzo della tecnologia di visione artificiale per monitorare e gestire gli stock in modo più efficiente e accurato. Questi sistemi consentono una gestione più precisa, automatizzata e in tempo reale degli inventari. Ecco come vengono impiegati nei processi di inventario:

  1. Rilevamento e identificazione: I sistemi di visione possono essere utilizzati per identificare automaticamente gli oggetti, leggere codici a barre, QR code o RFID sulle confezioni per individuare gli articoli e registrarne la presenza nello stock.

  2. Monitoraggio in tempo reale: Grazie alla visione artificiale, è possibile monitorare lo stock in tempo reale. Le telecamere o i sensori di visione possono scansionare e rilevare le modifiche negli scaffali o nei depositi, consentendo agli operatori di tenere traccia degli articoli in entrata e in uscita.

  3. Precisione e riduzione degli errori: Rispetto ai metodi manuali di conteggio, i sistemi di visione offrono una maggiore precisione e riducono il rischio di errori umani nell’inventario.

  4. Automazione del conteggio: I sistemi di visione possono automatizzare il processo di conteggio dell’inventario. Gli algoritmi di visione artificiale possono analizzare le immagini acquisite e determinare le quantità degli oggetti presenti, accelerando il processo e migliorando l’accuratezza.

  5. Riconoscimento dei difetti o delle anomalie: Oltre a conteggiare gli oggetti, i sistemi di visione possono rilevare difetti, danni o anomalie sulle merci, consentendo l’identificazione precoce di prodotti non conformi.

  6. Ottimizzazione dello spazio: Utilizzando la visione artificiale, è possibile analizzare l’occupazione dello spazio nei magazzini e suggerire modi per ottimizzare lo stoccaggio degli articoli.

  7. Integrazione con sistemi di gestione: I dati acquisiti dai sistemi di visione possono essere integrati con i sistemi di gestione degli inventari (come software ERP) per fornire aggiornamenti in tempo reale sugli stock e supportare la presa di decisioni informate.

Assemblaggio con Led

Sistemi di visione artificiale e robotica

I sistemi di visione sono fondamentali nel campo del picking e dell’assemblaggio automatizzato poiché consentono ai robot o ai sistemi automatizzati di percepire e identificare gli oggetti, nonché di manipolarli in modo preciso e accurato. Ecco come i sistemi di visione vengono utilizzati nel picking e nell’assemblaggio:

  1. Riconoscimento degli oggetti: I sistemi di visione utilizzano telecamere e sensori per riconoscere e identificare gli oggetti. Questo può avvenire attraverso l’analisi delle caratteristiche visive come forma, colore, dimensioni e altri tratti distintivi.

  2. Localizzazione degli oggetti: Dopo aver riconosciuto gli oggetti, i sistemi di visione determinano la loro posizione e orientamento all’interno dell’ambiente di lavoro. Queste informazioni sono cruciali per garantire che i robot possano afferrare o maneggiare correttamente gli oggetti.

  3. Guida e precisione nel picking: Utilizzando le informazioni fornite dai sistemi di visione, i robot o i dispositivi automatizzati vengono guidati nella presa degli oggetti in modo preciso. I sistemi di visione consentono di calcolare il miglior modo per afferrare l’oggetto, considerando la sua posizione e orientamento.

  4. Verifica del picking: Dopo il picking, i sistemi di visione possono essere impiegati per verificare che l’oggetto sia stato prelevato correttamente e che non siano presenti errori o difetti.

  5. Assemblaggio guidato dalla visione: Nei processi di assemblaggio, i sistemi di visione possono guidare i robot o i sistemi automatizzati nell’organizzazione e nell’assemblaggio degli oggetti o dei componenti. Questo può includere l’allineamento preciso, l’accoppiamento di parti o la verifica dell’assemblaggio corretto.

  6. Adattabilità e flessibilità: I sistemi di visione consentono ai robot di adattarsi a variazioni nell’ambiente di lavoro o alle modifiche nei tipi di oggetti da manipolare. Possono essere addestrati per riconoscere nuovi oggetti o ambienti, consentendo una maggiore flessibilità nel processo di picking e assemblaggio.

robotics arm

Sistemi di visione e intelligenza artificiale

I sistemi di visione utilizzano tecniche di intelligenza artificiale (AI) per analizzare, elaborare e interpretare le immagini. L’AI consente ai sistemi di visione artificiale di apprendere e migliorare continuamente in base ai dati che elaborano.

I sistemi di visione artificiale basati sull’AI utilizzano tecniche come il deep learning e le reti neurali artificiali per analizzare le immagini. Questi algoritmi sono in grado di identificare modelli e caratteristiche in modo autonomo, senza la necessità di essere programmato per cercare specifiche caratteristiche.

Ad esempio, i sistemi di visione artificiale basati sull’AI possono essere utilizzati per riconoscere oggetti in una scena, identificare visivamente i difetti sui prodotti manufatti, riconoscere il testo in un’immagine, rilevare emozioni facciali e molto altro ancora.

L’AI può anche essere utilizzata per migliorare la precisione dei sistemi di visione artificiale. Ad esempio, l’AI può essere utilizzata per ridurre i falsi positivi e i falsi negativi nei sistemi di controllo qualità basati sulla visione artificiale, migliorando così l’efficacia del processo di controllo qualità.

In generale, l’utilizzo dell’AI nei sistemi di visione artificiale può migliorare la precisione, l’efficienza e la velocità di elaborazione delle immagini, consentendo alle aziende di automatizzare i loro processi di produzione e di migliorare la qualità dei loro prodotti.