La visione artificiale aiuta i sistemi a interpretare immagini e video in tempo reale. Dal controllo qualità al monitoraggio della sicurezza, trasforma le informazioni visive in decisioni rapide e affidabili che migliorano le prestazioni in tutti i settori.
La visione artificiale esiste da decenni, alimentando silenziosamente oggetti come scanner di codici a barre, rilevatori di movimento o sistemi di monitoraggio del traffico. Ma con lo sviluppo esponenziale dell'IA e del machine learning, quello che un tempo era un insieme di regole scritte a mano è ora un sistema dinamico in grado di apprendere, adattarsi e migliorare con ogni immagine che vede. La visione artificiale odierna va ben oltre il semplice riconoscimento di ciò che si trova davanti. Comprende il contesto, tiene traccia delle modifiche ed è in grado di integrarsi in tempo reale con i sistemi aziendali per favorire automazioni intelligenti e decisioni rapide. Dalle telecamere nei magazzini agli strumenti chirurgici, offre alle aziende un nuovo modo di vedere e di agire nel mondo che le circonda.
La visione artificiale è un settore dell'intelligenza artificiale che consente alle macchine di percepire, analizzare ed estrarre significato dai dati visivi, quali immagini e video. Utilizzando il deep learning e le reti neurali, i sistemi di visione artificiale identificano schemi, riconoscono oggetti e deducono le relazioni tra di essi. Sono in grado di segmentare le scene, rilevare anomalie nei movimenti, leggere il testo e molto altro ancora, attivando azioni automatizzate in base a ciò che "vedono".
La visione artificiale trasforma i dati visivi grezzi in informazioni significative. Proprio come la visione umana, parte dai dati grezzi e attraversa diverse fasi di interpretazione. Anziché ricorrere ai neuroni, utilizza il deep learning e l'elaborazione delle immagini per comprendere ciò che vede e attivare le azioni appropriate. Di seguito sono riportate le fasi principali di una tipica pipeline di visione artificiale.
I sistemi di visione artificiale partono da dati grezzi, quali immagini o video provenienti praticamente da qualsiasi fonte. Prima dell'analisi, i dati vengono puliti e migliorati per ridurre il rumore, migliorare la qualità e includere segnali a infrarossi o termici.
In questa fase, il sistema rileva le caratteristiche di base dell'immagine, quali i contorni, i colori, i motivi o il movimento. Anziché analizzare i pixel grezzi, utilizza valori numerici semplificati per descrivere ciò che è presente e come cambia nel tempo.
Il sistema identifica e localizza gli oggetti rispetto alla telecamera e gli uni rispetto agli altri. Imparando da migliaia di esempi, è in grado di distinguere persone, veicoli, colli o attrezzature, anche in scenari confusi o in rapido movimento.
Anziché limitarsi a identificare oggetti specifici, l'addestramento alla classificazione consente ai modelli di assegnare un'etichetta all'intera immagine o al fotogramma, indicando quale "tipo" di cosa essa rappresenti. Ad esempio, una scansione può essere classificata come "pezzo difettoso" o una foto come "pallet pieno".
Si tratta del rilevamento e della misurazione del movimento degli oggetti su più fotogrammi di un video in ingresso. È particolarmente utile in contesti in cui sono presenti problemi di sicurezza stradale o sul lavoro, poiché permette di individuare elementi contestuali fondamentali quali la direzione, la velocità o il comportamento.
Le moderne soluzioni di visione artificiale si basano sul deep learning, una forma più avanzata di machine learning che utilizza reti neurali stratificate, molto simile alla struttura del cervello umano. Grazie a questa funzionalità, i sistemi possono imparare automaticamente a rilevare i contorni, tracciare i movimenti e riconoscere oggetti specifici esercitandosi su enormi set di dati composti da immagini etichettate. L'addestramento iniziale potrebbe consistere nel distinguere le automobili dagli altri veicoli, per poi passare all'identificazione dei diversi tipi di automobili e, infine, al riconoscimento dei singoli componenti e persino delle sottili variazioni all'interno di tali componenti. Grazie all'IA la visione artificiale si è trasformata da semplice strumento di supporto a componente fondamentale e insostituibile di molte attività aziendali.
La visione artificiale richiede che tutti i componenti fondamentali dell'intelligenza artificiale operino in sinergia. Ciascuno di questi livelli svolge un ruolo distinto nel consentire ai moderni sistemi di visione di visione di svolgere le loro funzioni:
L'IA è la categoria più ampia e si riferisce a qualsiasi tecnologia progettata per simulare l'intelligenza umana. Proprio come i modelli di elaborazione del linguaggio naturale consentono ai sistemi di IA di "comprendere" il linguaggio umano, la visione artificiale consente loro di "vedere" e interpretare le informazioni visive.
Il machine learning è un sottoinsieme dell'IA che consente ai modelli di apprendere direttamente dai dati. Aiuta i sistemi di visione artificiale a riconoscere schemi negli input visivi e a distinguere tra oggetti o comportamenti diversi sulla base di esempi precedenti. Con il passare del tempo, i modelli migliorano man mano che vengono alimentati con una maggiore quantità di dati.
Il deep learning è un approccio specializzato all'interno del ML che utilizza reti neurali artificiali a più livelli per interpretare dati complessi e non strutturati. Consente ai sistemi di ispezione visiva computerizzati di andare oltre il riconoscimento di base dei modelli ed eseguire attività più sfumate, come l'identificazione di difetti specifici su una linea di produzione.
Il termine visione industriale si riferisce in particolare ai sistemi industriali che utilizzano telecamere e sensori per ispezionare, misurare o guidare i macchinari. Di solito è incentrata sull'hardware e strettamente integrata con attrezzature di produzione come bracci robotici, nastri trasportatori o linee di assemblaggio. L'obiettivo è automatizzare e accelerare la produzione controllando la qualità e l'uniformità. A differenza della visione artificiale, la visione industriale non utilizza l'IA o impara dai dati. Si basa invece su regole fisse e condizioni controllate per eseguire attività predefinite.
Sebbene la visione artificiale moderna offra tantissime funzionalità straordinarie, può risultare difficile comprenderne il contesto senza alcuni esempi concreti. Le seguenti funzionalità sono utilizzate in diversi tipi di operazioni e rappresentano alcune delle attività più comuni della visione artificiale:
Le attuali tecnologie di visione artificiale si sono evolute al punto da diventare indispensabili in numerosi settori. Di seguito sono riportati solo alcuni esempi di casi d'uso della visione artificiale in alcuni settori chiave:
La visione artificiale nel settore automotive verifica che i sensori e le centraline siano installati correttamente e non presentino danni. Controlla ad alta velocità le saldature, l'allineamento, il corretto inserimento dei connettori e le finiture superficiali. Nella produzione di veicoli elettrici, gli strumenti di visione consentono di verificare rapidamente una serie di problemi complessi relativi all'elettronica e alle batterie.
La visione artificiale nel settore della distribuzione opera in sinergia con i sistemi di trasporto automatizzati per identificare le destinazioni dei colli e attivare i meccanismi di cambio corsia, per uno smistamento cross-dock accurato. I sistemi di visione controllano inoltre la presenza di cartoni danneggiati o altre anomalie e le segnalano prima che vengano registrati tra le scorte tramite scansione.
La visione artificiale nel settore alimenti e bevande monitora i livelli di riempimento e verifica che i tappi o i sigilli siano fissati correttamente. Nelle aree di confezionamento i sistemi di visione artificiale controllano che le sigillature non presentino fessure o difetti e individuano eventuali corpi estranei sui nastri trasportatori. Questi strumenti consentono inoltre di verificare che le etichette siano leggibili e corrette prima che la merce lasci lo stabilimento.
La visione artificiale in ambito sanitario controlla i vassoi degli strumenti chirurgici per garantire che tutti gli strumenti siano presenti e sterili. Le telecamere intelligenti installate in alto segnalano la mancanza di articoli o le deviazioni dal protocollo prima dell'inizio dell'intervento. Supportano il reparto di patologia esaminando visivamente le immagini dei vetrini e segnalando cellule o tessuti da sottoporre a un’ulteriore analisi.
La visione artificiale nel settore della vendita al dettaglio individua segni di usura o danni, aiutando il personale a prendere decisioni accurate in merito al rifornimento o allo smaltimento. È in grado di abbinare i segnali visivi presenti sugli articoli agli elenchi di prelievo, riducendo gli errori di spedizione e migliorando la soddisfazione dei clienti. E può aiutare ad analizzare le aree casse per individuare eventuali colli di bottiglia e la conformità del merchandising.
Le moderne soluzioni basate sull'IA sono davvero sorprendenti per la loro capacità di apprendere e ragionare su una scala e a una velocità così elevate. Ma è importante ricordare che si tratta di strumenti pensati per potenziare le conoscenze e la capacità di giudizio dell'uomo, non di robot magici destinati a sostituirlo. I risultati migliori e più sorprendenti si otterranno affiancando ai tuoi team potenti strumenti di IA e fornendo loro il supporto e la guida necessari per affrontare sfide comuni come queste:
Il punto di forza della visione artificiale risiede nella sua straordinaria capacità di trasformare semplici pixel in informazioni concrete. Dando alle macchine la capacità di interpretare il mondo visivo, queste sono in grado di analizzare dati quali foto, video o dati provenienti dai sensori e ricavarne informazioni utili, spesso nell'arco di pochi istanti. Man mano che questi strumenti diventano più accessibili, i team di tutti i settori sono alla ricerca di nuovi modi per ridurre gli errori, reagire più rapidamente e ottenere una visibilità intersettoriale.
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