Visione artificiale

La visione artificiale è un settore della tecnologia che consente alle macchine di "vedere" e interpretare automaticamente il mondo visivo. Combina telecamere, illuminazione e software per catturare e analizzare le immagini, consentendo ai sistemi di prendere decisioni o eseguire attività sulla base delle informazioni visive. Utilizzata principalmente in ambienti industriali e automatizzati, l'obiettivo principale della visione artificiale è quello di eseguire compiti di ispezione e guida specifici, spesso ripetitivi, con maggiore velocità, precisione e coerenza rispetto agli operatori umani. È un componente chiave dell'automazione in settori come la produzione, la logistica e la robotica.

Come funziona la visione artificiale

Un tipico sistema di visione industriale integra diversi componenti hardware e software per funzionare. Il processo inizia con telecamere ad alta velocità e illuminazione specializzata, progettate per catturare immagini chiare e coerenti di un oggetto o di una scena. Questa fase, nota come acquisizione delle immagini, è fondamentale per ottenere prestazioni affidabili. L'immagine acquisita viene poi elaborata da un software che utilizza algoritmi per analizzare i dati visivi. Tradizionalmente, questi sistemi si basavano su tecniche di elaborazione delle immagini basate su regole. Tuttavia, i moderni sistemi di visione artificiale incorporano sempre più spesso il Machine Learning (ML) e il Deep Learning (DL) per gestire compiti più complessi e variabili. La fase finale prevede che il sistema prenda una decisione, come il superamento o il fallimento di un pezzo o la guida di un braccio robotico. L'intero flusso di lavoro viene spesso eseguito in tempo reale su hardware di elaborazione che vanno dai PC industriali ai dispositivi edge.

Visione artificiale vs. Visione computerizzata

Sebbene i termini Machine Vision e Computer Vision (CV) siano spesso usati in modo intercambiabile, hanno obiettivi distinti. La Computer Vision è un campo scientifico più ampio che si occupa di come i computer possano essere in grado di ottenere una comprensione di alto livello da immagini o video digitali. Comprende un'ampia gamma di applicazioni, dal riconoscimento facciale ai veicoli autonomi.

La visione artificiale, invece, è generalmente considerata una disciplina ingegneristica e un sottoinsieme della computer vision incentrato sulle applicazioni pratiche, soprattutto nell'automazione industriale. Le sue applicazioni sono tipicamente specifiche e vengono eseguite in ambienti altamente controllati. Mentre la computer vision si occupa di comprendere un'immagine in senso generale, la visione artificiale si occupa di estrarre informazioni specifiche da un'immagine per eseguire un compito. Per maggiori dettagli sulle differenze, è possibile consultare questo confronto tra computer vision ed elaborazione delle immagini.

Applicazioni del mondo reale

La visione artificiale è una pietra miliare della moderna automazione industriale. La sua capacità di eseguire compiti visivi ad alta velocità e precisione la rende preziosa in molti settori.

• Controllo qualità nella produzione: Uno degli usi più comuni della visione artificiale è l'ispezione automatizzata della qualità. Ad esempio, in una linea di imbottigliamento, un sistema di visione artificiale può ispezionare migliaia di bottiglie al minuto per verificare la presenza di crepe, assicurare che i livelli di riempimento siano corretti e verificare che i tappi siano sigillati correttamente. I sistemi basati su modelli come Ultralytics YOLO11 possono eseguire il rilevamento di oggetti complessi per identificare anche i difetti più piccoli. Questo non solo migliora la qualità del prodotto, ma riduce anche gli sprechi e i costi operativi. L'Association for Advancing Automation (A3) fornisce ampie risorse su questo argomento.
• Guida per la robotica: I sistemi di visione artificiale forniscono gli "occhi" ai robot, consentendo loro di eseguire compiti complessi con precisione. In un magazzino logistico guidato dall'intelligenza artificiale, la visione artificiale guida i robot a identificare, prelevare e posizionare gli articoli per lo smistamento e l'imballaggio. Ciò comporta il tracciamento degli oggetti e la stima della posa per capire la posizione e l'orientamento dell'oggetto. Questi sistemi sono fondamentali per le operazioni ad alta velocità richieste dai centri di evasione dell'e-commerce e sono una parte importante della robotica e dell'automazione.

Il ruolo dell'apprendimento profondo

L'integrazione del deep learning ha rivoluzionato la visione artificiale. Mentre i sistemi tradizionali erano limitati da algoritmi basati su regole, i modelli di deep learning, in particolare le reti neurali convoluzionali (CNN), possono apprendere da grandi quantità di dati. Ciò consente loro di identificare difetti e caratteristiche con un livello di sfumature e flessibilità prima impossibile. Modelli come YOLOv8 e YOLO11 possono essere addestrati su set di dati personalizzati per riconoscere un'ampia varietà di oggetti e anomalie, rendendoli ideali per attività come la segmentazione delle istanze sulle linee di produzione. Piattaforme come Ultralytics HUB semplificano il processo di formazione e distribuzione di questi modelli avanzati. Framework come PyTorch e TensorFlow forniscono le basi per la costruzione di questi sistemi sofisticati, consentendo soluzioni di visione artificiale più robuste e intelligenti.