Sei uno sviluppatore di visione artificiale?
Intel ti offre un potente toolkit per soluzioni di visione artificiale. Forniamo modelli di rete neurale ottimizzati per l'ispezione visiva, strumenti di sviluppo per l'inferenza di deep learning, oltre a middleware e implementazioni di riferimento sfruttabili per realizzare software di visione artificiale.
Sono tutti gratuiti, sia la licenza che l'uso.
Che cos'è la visione artificiale?
In poche parole, la tecnologia di visione artificiale consente alle apparecchiature industriali di "vedere" ciò che stanno facendo, così da poter prendere decisioni rapide in base a ciò che rilevano. Le applicazioni più comuni della visione artificiale sono l'ispezione visiva e il rilevamento dei difetti, il posizionamento e la misurazione delle parti, l'identificazione, l'ordinamento e il monitoraggio dei prodotti.
La visione artificiale è una delle tecnologie fondanti dell'automazione industriale. Per decenni ha contribuito a migliorare la qualità dei prodotti, accelerare la produzione e ottimizzare la fabbricazione e la logistica. Oggi questa tecnologia comprovata si sta combinando con l'intelligenza artificiale per guidare la transizione verso l'industria 4.0.
La visione artificiale è una componente essenziale dell'automazione industriale. Consultate il grafico in alto per scoprire come i componenti dei sistemi per la visione artificiale collaborano tra loro per trasformare le operazioni industriali.
Come è iniziato: sistemi di visione artificiale classici
Le macchine potevano “vedere” ben prima dell'IA e dell'apprendimento automatico. All'inizio degli anni 70, i computer hanno iniziato a utilizzare algoritmi specifici per elaborare le immagini e riconoscere caratteristiche di base. Questa tecnologia di visione artificiale primordiale è in grado di rilevare i contorni degli oggetti per consentire il posizionamento di un componente, rilevare differenze di colore che possono indicare un difetto e riconoscere macchie di pixel connessi che possono indicare un foro.
La visione artificiale classica coinvolge operazioni relativamente semplici che non richiedono l'intervento dell'intelligenza artificiale. Il testo deve essere semplice e chiaro, come un codice a barre. Le forme devono essere prevedibili e aderenti a un modello preciso. Un sistema di visione artificiale classico non è in grado di interpretare la calligrafia, decifrare un'etichetta piegata o distinguere una mela da un'arancia.
Tuttavia, la visione artificiale classica ha avuto un enorme impatto sulla produzione. Le macchine non si stancano, quindi possono individuare i difetti più velocemente e con maggiore accuratezza rispetto all'occhio umano. Inoltre, le macchine non patiscono i limiti della visione umana. Le videocamere specializzate per la visione artificiale possono utilizzare l'imaging termico per rilevare anomalie termiche e i raggi X per individuare difetti microscopici e segni di fatica nei metalli.
L'ascesa dell'intelligenza artificiale: inferenza di deep learning e visione artificiale industriale
L'edge computing sempre più potente, con dispositivi integrati e IoT all'edge della rete e oltre, oltre a un universo in espansione di modelli di deep learning per l'intelligenza artificiale (IA) stanno drasticamente espandendo le potenzialità della visione artificiale. Questa rapida espansione delle funzionalità sta guidando la transizione verso le smart factory e l'industria 4.0.
L'IA migliora i classici algoritmi di visione artificiale con modelli chiamati reti neurali. Quando un computer riceve un'immagine o un flusso di immagini video, il software di visione artificiale confronta i dati dell'immagine con un modello di rete neurale. Questo processo, chiamato inferenza di deep learning, consente ai computer di riconoscere le più piccole differenze, come minuscole variazioni nella trama di un tessuto e difetti microscopici nei circuiti stampati.
Per migliorare l'accuratezza e la velocità, gli scienziati dei dati creano modelli di rete neurale specifici per applicazioni specifiche. Durante questo processo, chiamato addestramento assistito, un computer controlla decine di migliaia di campioni e identifica modelli significativi, inclusi modelli che gli esseri umani potrebbero non rilevare.
Esistono modelli per il rilevamento di pixel difettosi e sfasati negli schermi, vuoti nelle saldature e fili tirati nei tessuti. Naturalmente, vengono sviluppati e perfezionati sempre nuovi modelli.
Visione artificiale intelligente e sistemi autonomi
L'intelligenza artificiale sta espandendo la visione artificiale oltre l'ispezione visiva e il controllo della qualità. Grazie alla visione artificiale intelligente, i robot possono vedere in tre dimensioni, reggere componenti a favore di altri robot verificare reciprocamente il loro operato. Possono persino interagire con i colleghi umani e assicurarsi che lavorino in piena sicurezza.
Le macchine dotate di visione artificiale possono sfruttare l'elaborazione del linguaggio naturale per leggere etichette e interpretare segnali. I robot con visione intelligente possono comprendere forme, calcolare volumi e riempire alla perfezione scatole, camion e persino container riducendo al minimo lo spreco di spazio.
Questo passaggio dalle macchine in grado di automatizzare attività semplici a macchine indipendenti, in grado di vedere oltre le potenzialità dell'occhio umano e pensare autonomamente al fine di ottimizzare i processi nel lungo termine, contribuirà al raggiungimento di nuovi livelli di innovazione industriale.
Può sembrare fantascienza, ma la visione artificiale intelligente è già oggi all'opera nelle fabbriche, nei magazzini e nei centri logistici, aiutando i lavoratori umani a gestire attività banali, così da poter dedicare le loro competenze ad aspetti più importanti.
Applicazioni di visione artificiale
La visione artificiale industriale è la colonna portante della produzione, della logistica e delle operazioni intelligenti. Le videocamere per la visione artificiale, i sensori IoT integrati e i PC industriali possono offrire informazioni, analisi ed efficienza in ogni fase del processo di produzione.
Vantaggi della visione artificiale nella produzione intelligente
La visione artificiale applicata alla produzione può migliorare la qualità dei prodotti e l'efficienza dei sistemi, aumentando la produttività delle linee di produzione, riducendo i costi della manodopera e liberando il personale affinché possa concentrarsi sulle operazioni a più alto valore aggiunto.
Per Audi, la collaborazione con Intel e Nebbiolo Technologies per l'integrazione dell'analisi predittiva e degli algoritmi di apprendimento automatico nei processi critici di verifica delle saldature e il controllo della qualità ha prodotto un incremento nel numero di saldature analizzate ogni giorno, la riduzione dei costi di manodopera nei loro stabilimenti e ha consentito ad Audi di passare a un monitoraggio più attivo, evitando i problemi piuttosto che risolverli.1
"Nello stabilimento di Neckarsulm stiamo già osservato una riduzione del 30-50% dei costi della manodopera".
Nei settori strettamente regolamentati come quello farmaceutico, la visione artificiale assicura controlli costanti sui contenuti dei prodotti, il confezionamento e l'etichettatura per massimizzare la qualità. Se applicata alle catene di approvvigionamento, la visione artificiale può eseguire la scansione automatica e il monitoraggio degli articoli in ogni punto del flusso di lavoro, fornendo un resoconto accurato e in tempo reale dell'inventario.
Vantaggi operativi della visione artificiale
I miglioramenti in termini di salute e sicurezza dei lavoratori sono un vantaggio fondamentale dell'implementazione operativa della visione artificiale. La visione artificiale basata sull'IA può garantire il rispetto del distanziamento sociale e il corretto utilizzo dei dispositivi di sicurezza. I robot e le apparecchiature con visione artificiale possono interpretare le azioni umane e interagire contribuendo a prevenire gli incidenti prima che si verifichino. Se una situazione non è sicura, possono avvertire l'operatore o spegnersi automaticamente, riducendo i rischi per i dipendenti e la vostra azienda.
Inoltre, analizzando in continuazione i dati ricavati da videocamere, microfoni e sensori integrati nelle apparecchiature e macchine industriali, i PC industriali possono utilizzare l'IA per rilevare guasti e segnali di usura prima che si verifichino problemi, così da poter pianificare riparazioni preventive, eliminando costi di fermo inattesi e spalmando i costi di manutenzione nel tempo.
Nell'ambito della gestione delle risorse e della sicurezza, l'IA può rilevare e monitorare gli oggetti in video per garantirne un utilizzo e una conservazione adeguati, avvisando i responsabili nel caso in cui le risorse superino determinati confini. I sistemi di videosorveglianza possono diventare partner attivi per la sicurezza, in grado di controllare l'accesso agli edifici e identificare scenari pericolosi.
Scoprite in che modo Intel sta avvicinando l'IA alla visione artificiale industriale
La visione artificiale e l'automazione industriale offrono benefici immediati in termini di produttività, controllo della qualità ed efficienza. Come blocco fondamentale delle tecnologie dell'industria 4.0, la visione artificiale sta trasformando produzione, logistica e operazioni.
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