La machine vision sta rivoluzionando il settore manifatturiero, introducendo soluzioni di controllo qualità sempre più precise ed efficienti. Le applicazioni dei sistemi di visione per il controllo qualità spaziano in differenti ambiti per risolvere problemi qualitativi dell’industria. Grazie all’intelligenza artificiale, all’elaborazione delle immagini e alla sensoristica avanzata, le aziende possono migliorare la produttività, ridurre gli scarti e garantire prodotti conformi agli standard richiesti.
KabVision in base all’obiettivo di visione, sviluppa sistemi di visione artificiale chiavi in mano per rispondere a differenti applicazioni industriali.
In questo articolo esploreremo le principali applicazioni della machine vision per il controllo qualità, evidenziando i vantaggi e le tecnologie coinvolte.
Riconoscimento e classificazione dei prodotti
Grazie all’intelligenza artificiale e al machine learning, i sistemi di visione artificiale possono riconoscere oggetti e classificare prodotti in base alle loro caratteristiche. Le principali tecniche includono:
- Matching di template: confronto tra immagini acquisite e modelli di riferimento.
- Reti neurali convoluzionali (CNN): modelli di deep learning capaci di identificare difetti con alta accuratezza.
- Support Vector Machines (SVM): algoritmi di classificazione per distinguere prodotti conformi da quelli difettosi.
La classificazione e selezione automatica di prodotti in base a caratteristiche predefinite, è uno dei processi ampiamente utilizzati per esempio nell’industria agroalimentare per selezionare frutta e verdura in base a dimensione, colore e maturazione. I sistemi di visione artificiale possono garantire una selezione accurata e veloce, migliorando l’efficienza della produzione.
Ispezione visiva automatizzata e digitale
L’ispezione visiva è un elemento chiave del controllo qualità. Le tecniche più avanzate includono:
- Rilevamento di anomalie: una delle applicazioni più diffuse della machine vision è l’identificazione automatica di difetti superficiali nei materiali come graffi, crepe, bolle o variazioni di colore su superfici metalliche, plastiche, vetrose o tessili. Questi sistemi permettono di sostituire il controllo manuale, garantendo una maggiore coerenza nella valutazione dei difetti e riducendo i costi di produzione. Permettono inoltre di capitalizzare il valore dei dati raccolti nel tempio dalle produzioni per attivare un sistema di analisi predittiva.
- Controllo dell’assemblaggio: processi produttivi che prevedono l’assemblaggio di più componenti, la machine vision consente di verificare automaticamente la presenza e la corretta posizione delle parti. Attraverso il riconoscimento ottico dei componenti e la comparazione con modelli di riferimento, i sistemi di visione artificiale possono identificare errori di assemblaggio, parti mancanti o errate. Questo tipo di applicazione è molto diffuso nell’industria elettronica, automobilistica e farmaceutica.
Lettura e verifica di codici e marcature
I sistemi di machine vision sono ampiamente utilizzati per leggere e verificare codici a barre, QR code e altre marcature industriali. Le tecniche principali includono:
- OCR (Optical Character Recognition): riconoscimento ottico dei caratteri per verificare testi e numeri.
- Decodifica dei codici a barre: analisi automatizzata per garantire la leggibilità e correttezza dei codici.
- Confronto con database: verifica della corrispondenza tra il codice letto e i dati registrati.
Un’altra applicazione fondamentale della machine vision è l’ispezione delle etichette e del packaging. Questo tipo di controllo è cruciale nei settori alimentare, farmaceutico e cosmetico, dove la leggibilità delle informazioni sulle confezioni è obbligatoria per la conformità normativa. I sistemi di visione artificiale possono verificare la correttezza delle etichette, individuare errori di stampa, misure errate o confezioni danneggiate.
Controllo della qualità nei processi produttivi
L’integrazione della machine vision nei processi produttivi consente di effettuare controlli qualitativi in tempo reale. Le tecniche più utilizzate sono:
- Monitoraggio in linea: acquisizione continua di immagini per rilevare problemi immediatamente.
- Analisi predittiva: utilizzo di dati storici per prevedere guasti e ridurre i difetti. Attraverso la raccolta e l’analisi dei dati visivi, è possibile prevedere guasti, ottimizzare i processi produttivi e ridurre i fermi macchina. Questo approccio è fondamentale nell’industria 4.0, dove la manutenzione predittiva e il miglioramento continuo sono elementi chiave per la competitività aziendale.
- Automazione della selezione: sistemi di smistamento basati sulla visione artificiale.
Le applicazioni dei sistemi di visione per il controllo qualità con machine vision sono in continua espansione e stanno trasformando il settore industriale. Grazie a telecamere avanzate, algoritmi di intelligenza artificiale e tecniche di analisi delle immagini, le aziende possono ottenere un controllo qualità più accurato, rapido ed efficiente. Implementare soluzioni di machine vision non solo riduce i costi di produzione, ma migliora anche la sicurezza dei prodotti e la soddisfazione dei clienti. Con il continuo sviluppo delle tecnologie di visione artificiale, il futuro del controllo qualità sarà sempre più automatizzato e intelligente.
KabVision sviluppa sistemi di visione artificiale per il controllo qualità in linea o stand alone a fine linea personalizzati sull’esigenza del cliente.
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