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15 October 2021

Machine Vision: i progressi nel Deep learning e nell' Artificial Intelligence stanno rendendo questi sistemi più utili e accessibili.

Viviamo in un'epoca di commercio sempre con il turbo innestato e di aspettative dei consumatori di livello superiore. I clienti non esiteranno a restituire un prodotto che ha un graffio o un prodotto alimentare oltre la data di scadenza. I difetti possono danneggiare la credibilità di un marchio o di un retailer in un'epoca in cui mantenere la fiducia dei consumatori è fondamentale.

Un modo in cui le aziende stanno affrontando questa sfida è attraverso una crescente dipendenza dalla computer vision e dalle soluzioni di machine vision. Un rapporto prevede che il mercato globale della computer vision varrà 17,4 miliardi di dollari entro il 2023, rispetto agli 11,9 miliardi di dollari del 2018. Inoltre, un sondaggio Deloitte del 2018 su 1.100 dirigenti statunitensi ha rilevato che il 57% di queste aziende ha già adottato la machine vision.

Questo non è sorprendente, poiché molte organizzazioni hanno abbracciato l'intelligenza artificiale (AI) e l'automazione per accelerare le catene di approvvigionamento, aumentare l'inventario e la precisione degli ordini e migliorare il controllo della qualità.

Mentre i produttori e i fornitori di logistica corrono per aumentare la produttività, una nuova generazione di sistemi di machine vision sta semplificando l'ispezione rapida delle merci senza compromettere la precisione, con la promessa di potenziare le capacità di adempimento in situazioni difficili e con limitazioni di manodopera.

La machine vision.

La computer vision migliora il potere delle operazioni umane di vedere, comprendere e reagire a un'ampia serie di stimoli in tempo reale. Tuttavia, la machine vision è l'applicazione mirata della tecnologia di visione nei processi meccanici, utilizzando l'analisi delle immagini per identificare specifiche caratteristiche pre-programmate, confrontare l'immagine corrente con un risultato previsto e quindi eseguire una funzione basata su tale risultato.

Nella sua funzionalità più elementare, la machine vision viene sfruttata nelle linee di produzione per determinare se un pezzo o un prodotto è conforme agli standard, utilizzando le informazioni estratte dalle immagini digitali per confrontarle con una serie di regole. Può quindi rimuovere automaticamente dalla linea di produzione gli articoli che non superano un test "sì o no".

Per esempio, in un ambiente di produzione, le telecamere di machine vision possono essere utilizzate per rilevare se il contenuto di una bottiglia di bibita è inferiore di qualche millimetro rispetto alla linea di riempimento, incidendo così sul volume totale, o se una vite non è filettata correttamente, deteriorando potenzialmente la sua vitalità o l'integrità del prodotto che sarà utilizzato per tenere insieme. In un ambiente di magazzino, queste stesse telecamere possono essere utilizzate per rilevare una minuscola ammaccatura su un dispositivo elettronico restituito, che potrebbe indicare che è caduto in qualche momento e potrebbe avere danni ai componenti interni. Oppure possono essere usate per confermare che le etichette sono posizionate correttamente sulle scatole prima di essere trasferite sui pallet.

Considerando le variazioni sfumate che possono esistere da una parte o da un prodotto all'altro, e la piccola scala dei difetti che i produttori e gli operatori di magazzino devono cercare, ha senso che i sistemi di machine vision siano ampiamente utilizzati per eseguire ispezioni lungo la linea. Possono catturare e analizzare le immagini molto più velocemente degli esseri umani da soli. E con una risoluzione migliorata - in alcuni casi ben oltre lo spettro visivo umano - le potenti telecamere di machine vision possono vedere ciò che è troppo piccolo o addirittura invisibile all'occhio umano.

Hanno anche un migliore meccanismo di ritenzione dell'immagine, che aiuta nel monitoraggio dei modelli di difetti e nel perseguimento delle risoluzioni.

Per decenni, la machine vision ha utilizzato programmi di ispezione basati su regole che richiedevano talenti specializzati, tipicamente al di fuori delle competenze dell'ingegnere software medio. La personalizzazione e la manutenzione di questi programmi di machine vision richiedevano investimenti costosi e il lavoro di programmatori esperti. A causa di questa complessità, alcuni dirigenti e ingegneri di fabbrica avevano rinunciato del tutto alla machine vision, considerandola troppo costosa e impegnativa da implementare, nonostante la crescente importanza del controllo qualità. In molti casi, solo le organizzazioni più grandi avevano facile accesso alla machine vision nelle loro operazioni industriali.

Ma le cose sono cambiate. Negli ultimi anni, una combinazione di fattori ha reso la machine vision più accessibile e utilizzabile in diversi tipi di flussi di lavoro e aziende. Originariamente associata all'industria elettronica e automobilistica, la maggiore accessibilità della machine vision sta guidando un'espansione in nuovi settori, tra cui la sorveglianza, il settore medico e farmaceutico, il settore alimentare e delle bevande e la robotica, tutti settori che richiedono un certo livello di precisione per essere eseguiti.

Per esempio, i produttori farmaceutici - come molti altri con una stretta supervisione normativa - devono eseguire misure di controllo del processo molto specifiche per garantire che ogni pillola prodotta soddisfi gli standard di qualità e purezza. Se il colore, le dimensioni, la forma o le marcature della pillola o della confezione non corrispondono alle specifiche programmate in una telecamera di machine vision, l'operatore può essere avvisato di un potenziale problema di non conformità e i prodotti vengono rimossi dalla linea per ulteriori test e verifiche.

Il deep learning.

Il mercato dell'automazione industriale è in rapida evoluzione e sempre più dinamico. L'evoluzione della tecnologia AI è diventata così rapida che molto di ciò che definiva la machine vision solo tre anni fa non è più valido. Grazie al deep learning, è diventato più facile per le organizzazioni più piccole impostare, distribuire ed eseguire sistemi di machine vision senza personale specializzato.

Cos'è il deep learning? All'interno dell'IA, c'è un sottoinsieme di algoritmi noti come algoritmi di apprendimento automatico. All'interno di questo sottoinsieme, c'è una famiglia di algoritmi di apprendimento automatico noti come deep learning. Il deep learning comporta lo sviluppo di un software che può imparare come gli esseri umani, utilizzando i dati e l'analisi predittiva per capire i modelli e prendere decisioni.

Man mano che il deep learning matura, può essere impiegato più spesso, con l'aspettativa che prenda il controllo di un numero ancora maggiore di applicazioni di produzione tradizionalmente eseguite utilizzando la programmazione basata su regole. Se vengono mostrati abbastanza esempi, il computer può imparare a indicare in modo affidabile da solo la differenza tra parti e prodotti accettabili e inaccettabili che scendono dalla linea di produzione.

Anche se questo rappresenta un enorme passo avanti nell'accessibilità, la tecnologia AI può ancora commettere errori. Tuttavia, come un umano, può diventare più intelligente man mano che matura. Più impara, più le sue prestazioni diventano accurate e affidabili. Ma, perché questi algoritmi funzionino, è necessaria una maggiore potenza di elaborazione del computer.

Grazie a chip più piccoli che contengono ancora più potenza, i sistemi AI di oggi sono abbastanza piccoli da operare anche negli spazi più ristretti. Questo è un altro fattore chiave nella crescente accessibilità della machine vision.

Raggiungere un futuro automatizzato

L'orchestrazione operativa è l'obiettivo di molte aziende, che richiede il coordinamento di tecnologie di intelligenza in tempo reale, inventari e lavoro umano per guidare il vantaggio competitivo. Questa nuova era della machine vision rende più facile per i dipendenti supervisionare e far funzionare i sistemi automatizzati senza richiedere un livello di istruzione superiore in informatica.

La machine vision può ora far parte di più fasi del processo di produzione, potenziando la raccolta dei dati per migliorare il track and trace, accelerando l'adempimento del picking e dell'imballaggio e guidando i dipendenti o la robotica con l'integrazione dell'Internet of Things (IoT). Gli scanner e le telecamere ad alte prestazioni possono migliorare la funzionalità AI e IoT nell'ambiente del magazzino.

Mentre i sistemi di machine vision richiedono ancora una tecnologia avanzata della telecamera, i dispositivi coinvolti sono più facili da gestire con un software che può integrarsi perfettamente nelle operazioni generali della fabbrica. Per esempio, la machine vision sfrutta gran parte della stessa tecnologia di imaging di base utilizzata negli scanner industriali fissi in questi stessi ambienti.

Questa convergenza di tecnologie avanzate in una singola soluzione olistica offre un passo avanti nella realizzazione dell'automazione industriale.

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