Sistemi di ispezione con Intelligenza Artificiale
Sistema di Visione
Sistemi di visione in grado di interfacciarsi con l'intelligenza artificiale
Per tutti i casi dove l’approccio tradizionale non è sufficiente, si ha la possibilità di utilizzare i sistemi basati sul Deep-Learning.
I sistemi d'ispezione possono essere integrati con l' intelligenza artificiale, garantendo maggiore efficienza, affidabilità ed un aumento considerevole della produttività in confronto ad un abbattimento dei costi sugli sprechi.
- Alta velocità di elaborazione dei dati.
- Riduzione dei tempi e dei costi per applicazioni complesse.
- Possibilità di integrazione a sistemi robotici ed a linee di produzione.
- Predisposto per piano Industria 4.0.
- Utilizzabile sia per applicazioni 2D che 3D.
- Rilievo difetti nel target.
- Lettura di caratteri degradati.
- Estrazione di coordinate spaziali.
- Report esiti a video e stampabili.
- Funzione Audit Trail (su richiesta).
Il sistema trova massimo impiego nella localizzazione di oggetti semi-trasparenti o occlusi, riconoscimento di difettosità su superfici e lettura di codici e caratteri alfanumerici difficili da rilevare con i normali strumenti di analisi OCR.
Mediante l’utilizzo dei tools di Deep Learning, si riesce ad estrapolare varie informazioni utili, quali:
•Posizione dell’oggetto;
•Analisi e classificazione del difetto;
•Lettura caratteri.
Un' esempio di analisi del difetto può essere la rilevazione della corretta saldatura in un prodotto metallico. L'intelligenza artificiale riesce a distinguere in maniera esatta e veloce il difetto di saldatura, anche impercettibile ad occhio nudo.
In particolare la lettura dei caratteri attraverso l'intelligenza artificiale è utile per quei caratteri stampati o incisi su materiali metallici, su plastica morbida e deformata e data code o lotti stampati a punti.
Il deep learning è utilizzata in pratiche di produzione per il controllo qualità ed altre applicazioni valutative. L'apprendimento profondo è uno strumento di intelligenza artificiale duttile e adattabile che, se presentato a sempre più aggiornati set di dati, può accrescere la sua capacità di identificare e classificare modelli, aumentando le connessione tra i dati. Significa quindi che più grande è il volume di dati inseriti in un modello generato dal deep learning, maggiore è la probabilità che il sistema crei previsioni più precise. Inoltre, lo sviluppo del modello è automatico, ovvero non è richiesta una programmazione impegnativa da parte degli operatori. I tecnici Softsystem propongono soluzioni custom utilizzando il deep learning, integrando il software di gestione dell' intelligenza artificiale ai consueti sistemi di visione. Il tool di elaborazione dell'intelligenza artificiale viene addestrato grazie ad un particolare software dedicato, e consecutivamente integrato nel software di visione gestito da un PC.
La configurazione del deep learning passa da un set di immagini, le quali vengono catalogate in base a ciò che si vuol far evidenziare dall'intelligenza artificiale. Grazie all'utilizzo del deep learning non è necessario un set di immagini particolarmente numeroso, ma basta far apprende il modello giusto per far si che il sistema funzioni correttamente.
Da alcuni anni sono state immesse sul mercato particolari camere smart, in grado di garantire la visione artificiale senza alcun utilizzo di PC esterni, dove è possibile combinare l'intelligenza artificiale.
Mantenendo i vantaggi delle soluzioni gestite da un PC, abbiamo, con queste particolari camere, spazi ridotti e nessun ingombro all'interno del quadro elettrico dovuto alla presenza del PC.
L' alimentazione della camera prevede un POE, inoltre è possibile collegare direttamente alla camera segnali di input/output,
Le categorie addestrabili con questi tipi di sistemi sono le medesime di quelle utilizzate nei classici sistemi di deep learning.
ULTERIORI INFO
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