L’intelligenza artificiale sta trasformando il nostro modo di vivere e lavorare.
Il settore manifatturiero è quello che si aspetta di più dagli aumenti di produttività generati dalla computer vision. Ciò è indice innanzitutto dell’ampia gamma di applicazioni di questo settore. Si va, infatti, dall’uso operativo nel taglio e saldatura di precisione automatizzati, ai processi come il controllo qualità; ma anche ispezione, monitoraggio e imballaggio.
In generale, la computer vision può accelerare la produzione senza compromettere la qualità, ma anzi aumentandola e standardizzandola, ecco perchè parliamo di sistemi di visione per automazione industriale robotica.
Come si applica la visione artificiale all’automazione industriale robotica
La visione artificiale è utilizzata integrando lavorazioni robotizzate, in cui il robot è guidato dalla telecamera per muoversi e lavorare o manipolare il prodotto. Attraverso i dispositivi di visione artificiale, i robot riescono ad analizzare, vedere e soprattutto ad interpretare l’ambiente circostante, migliorando notevolmente la loro capacità di lavorare in maniera del tutto autonoma secondo ricetta.
Nel settore manifatturiero, l’intelligenza artificiale ha già permesso ai robot di saldare con precisione e di imparare a individuare difetti microscopici più velocemente e con maggiore accuratezza di qualsiasi essere umano, migliorando anche la manutenzione della linea di produzione.
Applicazioni di guida robot da visione artificiale
Secondo l’IFR di Francoforte (International Federation of Robotics), l’obiettivo principale dell’utilizzo delle tecniche di intelligenza artificiale nella robotica è “far sì che le macchine siano in grado di adattarsi, in tempo reale e con sempre maggiore facilità, alla variabilità e all’imprevedibilità degli ambienti in cui si trovano ad operare.”
Nell’ambito della progettazione e programmazione robot, ci sono due tipologie di applicazione: quella dedicata all’acquisizione di abilità che consentono alla macchina di identificare il suo ambiente e di rispondervi autonomamente e in tempo reale e l’ottimizzazione dei processi, per migliorare ad esempio le abilità di controllo da parte del robot stesso.
Rispetto alla seconda applicazione ritroviamo tutti gli studi e i sistemi di visione per il controllo qualità, che, per esempio, permettono di avere delle ispezioni e controlli superiori alle capacità umane.
Mentre riguardo alla prima applicazione, ovvero le attività di rilevamento dell’ambiente esterno, richiedono sensori e telecamere installati sugli stessi robot, per aiutarlo a localizzare sé stesso e gli oggetti che deve manipolare. Inoltre, le attività di risposta in real time dei robot poggiano su algoritmi di machine learning che consentono un’analisi profonda per scegliere la linea di azione più idonea, come per esempio la giusta quantità di forza nell’afferrare un attrezzo o la giusta posizione di una pinza nel raccogliere un oggetto o in fine il percorso corretto da compiere per posizionarlo in un dato punto.
Vantaggi dei sistemi di visione per robot
I sistemi di visione artificiale per robot consentono quindi di apportare vantaggi soprattutto in presenza di situazione non prevedibili, contribuendo a limitare l’aumento del livello di variabilità dell’ambiente. Per esempio, quando gli oggetti da prelevare sono, per il robot, di diverso tipo, mescolati tra loro, non smistati nei contenitori, oppure laddove il compito preveda, per il robot, il caricamento sugli scaffali ogni volta in modo diverso.
I sistemi di computer vision intervengono anche dove si rende necessario «identificare correttamente i contorni di oggetti simili e compatti, come pacchi dello stesso colore o superfici strutturate come il legno».
Grazie ai software di pianificazione e programmazione dell’intelligenza artificiale, la progettazione del percorso di movimento più efficiente per un braccio robotico richiede una frazione del tempo necessario ad un ingegnere per programmare manualmente lo stesso percorso. Questo può per esempio, trasformare un’attività di manutenzione di 90 minuti in una regolazione di 2 secondi.
“Robot più intelligenti ed efficienti aiutano anche a soddisfare le esigenze di sostenibilità attraverso l’efficienza energetica, la riduzione dei rifiuti e la riduzione dell’ingombro operativo.
Ad esempio, la tecnologia di verniciatura di precisione nel settore automobilistico può ridurre gli scarti di materiale fino al 60% e migliorare la sostenibilità riducendo l’uso di energia e acqua.
Nel settore degli imballaggi per alimenti e bevande, l’automazione intelligente consente ai produttori di adattarsi agli imballaggi riciclati e di ridurre l’uso della plastica.” Sostiene Marina Bill, presidente di IFR.
L’impiego delle guida robot nelle linee robotizzate permette quindi di aumentare velocità, flessibilità, efficienza e versatilità dell’impianto.
L’intelligenza artificiale consente ai robot di essere: più capaci di apprendere, in grado di imparare con l’esperienza, piuttosto che con la programmazione, e in grado di lavorare in ambienti dinamici o in presenza di persone.
Guida robot, AI e futuro
Abbiamo parlato delle tendenze applicative della robotica in un precedente articolo, vediamo ora quelle che sono le tendenze degli studi attuali riguardo robotica e l’intelligenza artificiale.
La ricerca che lavora all’applicazione della computer vision nella robotica, in questo periodo sta lavorando al perfezionamento della comprensione dei comandi vocali da parte della macchina, e all’intelligenza semantica, ovvero la possibilità di consentire al sistema robotico di comprendere il contesto e la persona con cui sta interagendo e di conseguenza prendere le decisioni appropriate.
I robot e l’intelligenza artificiale offrono quindi alle aziende la flessibilità necessaria per rispondere ai rapidi cambiamenti della domanda e per rimanere competitive e guardare al futuro.
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