Dall’ispezione visiva all’ispezione visiva intelligente
L’ispezione visiva è una tecnica per rilevare i difetti utilizzando l’occhio nudo per assicurarsi che i macchinari stiano funzionando correttamente e che i prodotti realizzati siano conformi alle specifiche.
Ciò può includere ispezioni visive fatte di persona o da remoto utilizzando immagini digitali. L’ispezione, la verifica e l’analisi della qualità sono componenti fondamentali del processo produttivo, ed è per questo che parliamo di sistemi di ispezione visiva.
Ma come si è arrivati ad automatizzare l’ispezione visiva?
L’approccio tradizionale ovvero tramite occhio umano ancora oggi viene utilizzato nell’industria manifatturiera, nell’industria energetica e nel campo medico. Nel tempo si è dimostrato essere un metodo efficace per rilevare i difetti a livello superficiale.
Gli ispettori sono formati a identificare i difetti, a volte ad occhio nudo, ed in altri, utilizzando i più semplici degli strumenti come le lenti d’ingrandimento e le luci.
Questa metodologia però presenta una serie di sfide, tra cui tempistiche elevate, costi fissi, centralizzazione della conoscenza e rischio errori, umani o dei macchinari.
Con il progresso delle telecamere, l’ispezione visiva si è evoluta verso una nuova fase, quella digitale. Le aziende che hanno scelto di migliorare il processo di ispezione utilizzano immagini digitali e video dei macchinari, dei prodotti realizzati e di altri aspetti delle operazioni fisiche per condurre delle ispezioni visive.
Le ispezioni con riprese video e immagini possono essere eseguite real time, o riesaminate in un secondo momento, si parla di sistemi di ispezione visiva.
Ciò può andare dall’identificazione di corrosioni sulle sommità delle turbine eoliche, all’identificazione di connettori malfunzionanti nei componenti elettronici dei prodotti. Utilizzando immagini e deep learning possono identificare rapidamente e coerentemente i difetti anche nelle prime fasi del processo di produzione.
Con questa tecnologia, nota anche come ispezione visiva intelligente, le organizzazioni possono condurre ispezioni in modo più rapido, accurato ed efficiente in termini di costi in un’ampia gamma di ambienti.
Visione artificiale per l’automazione del controllo qualità
Tramite l’introduzione dell’Intelligenza Artificiale nei sistemi e macchinari, si è passati all’automazione dei sistemi di controllo e visione. Le aziende possono quindi tramite la visione artificiale, automatizzare il controllo qualità, risparmiando tempo e migliorando l’accuratezza.
I test visivi tramite sistemi di ispezione automatica permettono inoltre di tenere le persone lontane dalle aree pericolose e dagli spazi confinati. Tutelando anche la sicurezza del lavoratore che da remoto può controllare l’andamento del controllo, senza perdere i vantaggi dell’ispezione visiva diretta.
I sistemi possono essere installati all’interno di macchinari e impianti già esistenti oppure possono essere progettati come isole stand alone.
L’utilizzo di un sistema di visione industriale con deep learning permette anche di generare insight dettagliati dei dati che possono essere utilizzati per intraprendere azioni correttive o formulare raccomandazioni.
Vantaggi di un sistema di ispezione automatico
L’automazione del controllo qualità unito all’intelligenza artificiale ha così risolto alcune delle principali problematiche legate all’ispezione visiva tradizionale:
- tempistiche elevate per il controllo dei prodotti, aspetto critico soprattutto nelle filiere ad alta frequenza produttiva, che rende difficilmente fattibile un controllo estensivo;
- costo fisso dell’operatore, fattore non trascurabile e non ottimizzabile, tenuto anche conto che spesso solo le risorse più competenti possono essere adibite a questi compiti;
- “centralizzazione” della conoscenza di prodotti e difetti che risiede nell’esperienza personale. Conseguenza: significativa barriera all’ingresso di nuove risorse che devono seguire un costoso e lungo percorso di affiancamento;
- soggettività delle valutazioni in base alla percezione dell’operatore, di conseguenza possibile disomogeneità tra le decisioni di operatori differenti;
- rischio di errori dovuti alla distrazione per lo svolgimento di un’attività ripetitiva;
- difficoltosa raccolta dati di controllo affidata perlopiù ad attività manuali. Conseguenza: perdita spesso di un bagaglio di conoscenza necessario per attivare azioni correttive strutturali e per implementare applicazioni di AI e ML.
Per introdurre un sistema di visione all’interno della propria catena produttiva, la prima azione è quella di eseguire una valutazione di processo. Progettando in maniera precisa cosa si voglia analizzare e quali obiettivi avrà il sistema di visione.
In Kablator, la consulenza dedicata viene svolta da KabVision, il team dedicato alla visione artificiale.
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