I sistemi di visione artificiale sono strumenti di ispezione e analisi visiva sempre più essenziali in molti settori industriali dalla manifattura, all’automotive, fino all’agroalimentare, come abbiamo più volte ribadito in questo blog.
Questo perché, oggi è richiesta una sempre maggiore affidabilità e diversificazione del prodotto finito che porta le imprese manifatturiere a richiedere controlli di qualità specifici e personalizzati.
Ma quale sistema di visione artificiale scegliere non è un quesito banale.
Questi sistemi sono generalmente costituiti da componenti hardware come telecamere e illuminatori, abbinati a software che elaborano e interpretano i dati visivi. Di base questi sistemi sono inseriti in linee di automazione industriale e devono comunicare con gli altri sistemi per gestire l’intero processo di automazione.
Abbiamo parlato di quali siano gli elementi di un sistema di visione in questo articolo specifico.
La comunicazione dei sistemi di visione industriali avviene attraverso vari protocolli modbus, opcua, profinet ecc…al plc indicando se un prodotto rispetta o meno i requisiti di qualità richiesti per poi gestirne l’eliminazione in caso di ko. I sistemi di visione industriali più complessi possono essere anche montati su robot per avere una maggiore flessibilità di movimento. Solitamente però, si installano su strutture fisse a fine linea per il controllo qualità.
Tuttavia, scegliere il sistema giusto per la propria produzione non è semplice, poiché vi sono diversi fattori da considerare per ottenere il miglior risultato possibile.
In questo articolo approfondiremo quali sono i principali elementi da valutare per soddisfare le diverse esigenze produttive nella scelta del sistema di visione.
Quali sono gli elementi da tenere presente nella scelta del sistema di visione artificiale?
Comprendere le esigenze specifiche della produzione
Il primo passo per scegliere il sistema di visione artificiale più adatto è definire chiaramente gli obiettivi e le sfide della propria produzione. La visione artificiale può essere impiegata in molteplici scenari: ispezione di qualità, riconoscimento di forme, misurazioni precise, tracciabilità dei prodotti e persino per l’automazione di processi complessi. A seconda delle specifiche esigenze, sarà necessario scegliere un sistema che offra le funzionalità e la precisione richiesta.
Ad esempio, se l’obiettivo è l’ispezione di qualità di componenti meccanici, sarà essenziale un sistema capace di rilevare difetti a livello microscopico. Questo potrebbe richiedere l’impiego di telecamere ad alta risoluzione e algoritmi avanzati di riconoscimento delle immagini. Al contrario, se l’obiettivo è tracciare prodotti lungo una linea di produzione, potrebbe essere sufficiente un sistema con telecamere a bassa risoluzione e algoritmi più semplici di identificazione basati su codici a barre o QR code. Definire le priorità e comprendere le esigenze specifiche della produzione è fondamentale per evitare sprechi di risorse e scegliere la soluzione ottimale.
Tecnologie disponibili e loro applicazioni
Una volta definite le esigenze, è importante analizzare le tecnologie disponibili. I sistemi di visione artificiale si suddividono principalmente in due categorie: sistemi tradizionali basati su regole e sistemi basati su intelligenza artificiale (AI). I primi utilizzano regole rigide e predefinite per rilevare difetti o caratteristiche, e sono indicati per contesti con variabili limitate e condizioni prevedibili. Sono relativamente semplici da configurare e offrono un’elevata precisione per compiti ripetitivi, come l’ispezione di prodotti omogenei.
D’altro canto, i sistemi basati su intelligenza artificiale, in particolare quelli che utilizzano tecniche di deep learning, sono molto più flessibili e adattabili a situazioni complesse. Questi sistemi apprendono dall’analisi di grandi quantità di dati, consentendo di identificare difetti o anomalie che non sono stati programmati esplicitamente. Sono ideali per ambienti dinamici o in cui le caratteristiche da analizzare sono variabili o difficili da prevedere. Tuttavia, l’implementazione di sistemi AI richiede competenze specifiche. Il vantaggio, però, è la capacità di migliorare costantemente attraverso l’apprendimento automatico e di adattarsi a nuove sfide produttive.
Integrazione nelle linee produttive
Un altro aspetto cruciale nella scelta del sistema di visione artificiale riguarda l’integrazione con l’infrastruttura esistente. Il sistema scelto deve essere compatibile con i macchinari già presenti e con i software gestionali in uso. Inoltre, è importante valutare la possibilità di ottenere supporto tecnico e aggiornamenti, in particolare se si opta per soluzioni basate su AI, che richiedono una costante ottimizzazione per garantire prestazioni eccellenti nel tempo.
Scegliere l’azienda partner di supporto al reparto controllo qualità
In conclusione, scegliere il sistema di visione artificiale più adatto alla propria produzione significa valutare attentamente le esigenze specifiche ed esplorare le tecnologie disponibili.
La certezza è quella di dover trovare un partner tecnologico che sia di supporto al responsabile controllo qualità dell’azienda. Una volta identificate le esigenze di ispezione, l’azienda dovrà valutare l’ambiente dove dovrà essere integrato il sistema di visione ed operare la scelta del sistema di visione industriale più adatto. Con una pianificazione accurata, è possibile implementare un sistema che ottimizzi i processi, migliorando l’efficienza e riducendo gli errori.
KabVision ha scelto si focalizzarsi su sistemi di visione artificiale basati su Deep Learning per portare il massimo della tecnologia e competenza per risolvere le sfide di ispezione più complesse.
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