Machine Vision

La visione artificiale è la disciplina e la tecnologia ingegneristica che consente l'ispezione automatica, il controllo dei processi e la guida dei robot. guida dei robot attraverso l'analisi delle immagini. Funziona come gli "occhi" dell'automazione industriale, combinando hardware ottico e software sofisticato per interpretare gli input visivi e attivare azioni fisiche. hardware ottico con un software sofisticato per interpretare gli input visivi e attivare le azioni fisiche. Pur basandosi molto sui principi teorici sui principi teorici della visione artificiale (CV), la visione artificiale si distingue per il suo si concentra sull'impiego pratico, nel mondo reale, in ambienti strutturati. Questa tecnologia è una pietra miliare di Industria 4.0, che permette alle fabbriche intelligenti di di operare con velocità, precisione e coerenza superiori a quelle ottenibili dagli operatori umani.

Componenti e funzionalità principali

Un tipico sistema di visione industriale integra diversi componenti critici per eseguire un compito specifico in modo affidabile. Il processo processo inizia con l'acquisizione delle immagini, dove telecamere telecamere industriali di alta qualità e lenti specializzate dati visivi. Questi sistemi utilizzano soprattutto tecniche di illuminazione tecniche di illuminazione per evidenziare le caratteristiche rilevanti, come la struttura della superficie o i bordi, eliminando il rumore.

Una volta catturata un'immagine, questa viene elaborata da un'unità di elaborazione, spesso un dispositivo di dispositivo di edge computing o di una telecamera intelligente, che esegue algoritmi avanzati. Storicamente, si trattava di sistemi basati su regole (ad esempio, il conteggio dei pixel), ma le moderne applicazioni si affidano sempre più spesso a Intelligenza artificiale (AI) e Deep Learning (DL). Modelli come Ultralytics YOLO11 analizzano le immagini per identificare i modelli, detect difetti o misurare le dimensioni. Il sistema prende quindi una decisione, come l'accettazione di un prodotto o la guida di un braccio robotico, e la comunica a un sistema di controllo. braccio robotico e la comunica a un controllore logico programmabile (PLC).

Machine Vision vs. Computer Vision

Sebbene i termini siano spesso usati in modo intercambiabile, è importante distinguere la Machine Vision dal campo più ampio della Computer Vision. della Visione artificiale. La visione artificiale è un campo scientifico che si occupa di consentire ai computer di "capire" le immagini in generale, spesso trattando dati non strutturati come le foto dei social media o i video di sorveglianza. immagini in generale, spesso trattando dati non strutturati come le foto dei social media o i filmati di sorveglianza. La visione computerizzata comprende compiti che vanno dalla classificazione delle immagini all'intelligenza artificiale generativa.

La visione artificiale, invece, è l'applicazione di queste tecnologie per risolvere problemi industriali. I sistemi di visione industriale operano in genere in ambienti controllati, con illuminazione e posizionamento della telecamera costanti, per garantire un'elevata affidabilità. garantire un'elevata affidabilità. Ad esempio, mentre un modello di computer mentre un modello di visione computerizzata può cercare di riconoscere un cane in un parco, un sistema di visione artificiale è progettato per detect un graffio microscopico su un anello di un pistone in movimento. un graffio microscopico su un anello di pistone che si muove ad alta velocità su un nastro trasportatore.

Applicazioni nel mondo reale

La visione artificiale favorisce l'efficienza in numerosi settori automatizzando le attività visive.

• Controllo qualità automatizzato: Nel settore manifatturiero settore manifatturiero, i sistemi di visione artificiale eseguono ispezione ottica automatizzata (AOI) per detect difetti invisibili all'occhio umano. Utilizzando modelli di rilevamento degli oggetti, questi sistemi possono identificare istantaneamente difetti come crepe, ammaccature o componenti mancanti sulle linee di assemblaggio, assicurando che solo i prodotti di alta qualità arrivino sul mercato. prodotti di alta qualità sul mercato.
• Robotica guidata dalla visione: La visione artificiale è essenziale per la robotica moderna. Permette ai robot di individuare e prelevare gli oggetti da un oggetti da un contenitore (bin picking) o di posizionare con precisione i pezzi per l'assemblaggio. Integrando la stima della posa, i robot possono capire l'orienta di un oggetto nello spazio 3D, consentendo un'interazione dinamica con l'ambiente piuttosto che seguire percorsi preprogrammati. percorsi pre-programmati.

Implementazione della visione artificiale con YOLO11

La moderna visione artificiale utilizza spesso reti neurali all'avanguardia per ottenere prestazioni robuste. Il seguente esempio dimostra come utilizzare la funzione ultralytics per caricare un pacchetto Python Modello YOLO11 ed eseguire l'inferenza, una fase comune nella verifica dei pezzi in una linea di produzione.

from ultralytics import YOLO

# Load a pre-trained YOLO11 model (or a custom-trained industrial model)
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Run inference on an image of a manufactured component
# This step identifies objects and checks for defects based on training
results = model("production_part.jpg")

# Display the results to visualize detections and confidence scores
results[0].show()

Questo semplice flusso di lavoro è alla base di sistemi complessi in cui in tempo reale determinano l'immediato destino dei prodotti destino immediato dei prodotti su una linea in rapida evoluzione, riducendo al minimo la latenza dell'inferenza per tenere il passo con la velocità.