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Strumenti di visione artificiale supportati dall’intelligenza artificiale

Gli strumenti di visione artificiale basati sull’intelligenza artificiale risolvono compiti di diversi livelli di complessità, garantendo qualità costante e tracciabilità anche in ambienti produttivi variabili.  

Quali sono gli strumenti di visione basati sull’IA?

Gli strumenti di visione basati sull’IA utilizzano algoritmi avanzati per automatizzare le ispezioni. L'IA Cognex include sia la tecnologia di Edge Learning che quella di deep learning, consentendo alle aziende manifatturiere di far fronte a compiti complessi che sono troppo impegnativi per i tradizionali sistemi basati su regole o per l'ispezione manuale. Questi strumenti tollerano le variazioni naturali distinguendo tra difetti accettabili e non accettabili, garantendo un controllo qualità costante. 

Perché scegliere gli strumenti di visione IA Cognex? 

Adattabilità

Gli strumenti di intelligenza artificiale Cognex offrono prestazioni eccellenti anche in ambienti complessi e dinamici. Che si tratti di illuminazione irregolare, sfondi complessi o difetti di prodotto imprevedibili, questi strumenti si adattano in tempo reale, garantendo elevata precisione e affidabilità. 

Scalabilità e preparazione per il futuro

Che tu abbia bisogno di una soluzione semplice per applicazioni standard o di funzionalità avanzate basate sul deep learning per attività di ispezione complesse, gli strumenti potenziati dall’IA Cognex si adattano alle tue esigenze. Offrono una flessibilità senza pari su attività di vario tipo, riuscendo a gestire anche le applicazioni più critiche.

Maggiore capacità di produzione ed efficienza

Gli strumenti di visione basati sull'IA Cognex possono automatizzare le ispezioni e automatizzare i processi di controllo qualità ad alta velocità, senza arrestare la linea di produzione. Ciò significa meno colli di bottiglia, tassi di produzione più elevati e una qualità del prodotto più uniforme, anche in ambienti frenetici e con volumi elevati.

Maggiore precisione con meno errori

Rileva le imperfezioni e le variazioni minime per aumentare la qualità dei prodotti e diminuire gli sprechi con la tecnologia AI di Cognex. Inoltre, questi strumenti aumentano continuamente la loro precisione nel tempo attraverso l'autoapprendimento, quindi più vengono utilizzati, migliori saranno le loro prestazioni.

Feedback in tempo reale e approfondimenti

Gli strumenti IA Cognex forniscono un feedback immediato, consentendo aggiustamenti del controllo qualità in tempo reale e un processo decisionale più rapido. In questo modo le anomalie vengono rilevate e risolte prima che possano causare problemi più grandi nella produzione.

Concept showing an AI brain with a machine vision lens
Edge learning comes pre-trained, and requires a few images for tuning

Tipi di strumenti basati sull’IA: Edge Learning 

L'Edge Learning è una tecnologia di intelligenza artificiale progettata per la massima semplicità d’uso. L'elaborazione avviene sul dispositivo o sull’edge, ovvero sia "al confine", utilizzando un insieme di algoritmi pre-addestrati. L'Edge Learning è semplice da configurare e richiede set di immagini più piccoli (da 5 a 10 immagini) e periodi di formazione più brevi rispetto alle soluzioni basate sul deep learning. Nessuna programmazione necessaria: anche chi non è esperto di visione può addestrare gli strumenti di Edge Learning e generare rapidamente risultati dagli strumenti di ispezione.

Tipi di strumento basati sull’IA: deep learning

Il deep learning è una tecnologia di intelligenza artificiale progettata per automatizzare applicazioni complesse e altamente personalizzate. L'elaborazione avviene su unità grafiche dedicate (GPU), per creare sofisticate reti neurali da grandi set di immagini dettagliate (da centinaia a migliaia di immagini). Utilizzando queste reti neurali, il deep learning analizza in modo rapido ed efficiente vasti set di immagini per rilevare difetti minimi e variabili. 

Pur essendo pensati per ambiti applicativi affini, l’edge learning è ottimizzato per la facilità d’uso in contesti semplici, mentre il deep learning offre prestazioni superiori in applicazioni complesse che richiedono analisi approfondite e un’elevata capacità di adattamento. 

Deep learning builds sophisticated neural networks from large image sets

Quali sono i Casi d’uso per gli strumenti di visione basati sull’basato sull’IA? 

Gli strumenti basati su IA di Cognex migliorano accuratezza, efficienza e scalabilità, aiutando i produttori a ottimizzare la produzione, garantire una qualità costante e ridurre gli errori.

Pistone di rilevamento di difetti VPDL difettoso 1

Rilevamento di difetti e analisi  

  • Estrai e analizza le regioni di interesse per individuare e individuare difetti specifici come difetti cosmetici, irregolarità superficiali e incoerenze strutturali
  • Trova anche le anomalie più sottili, come graffi, ammaccature, scolorimento e variazioni di dimensione, riducendo al minimo i falsi positivi
  • Garantire elevati standard di qualità segnalando automaticamente i difetti che potrebbero influire sulla funzionalità o sull’aspetto del prodotto 
Marcatura del kit medico di verifica del montaggio VPDL BW

Individuazione dei componenti e verifica del montaggio 

  • Trova e trova identifica con precisione il complesso di elementi o parti in ambienti difficili, indipendentemente da luci, posizionamenti o occlusioni
  • Assicurarsi che le parti siano posizionate e assemblate correttamente in base alla progettazione, evitando costose rilavorazioni o guasti nei processi a valle
  • Mantieni alti livelli di precisione, anche con orientamenti, forme e sfondi degli oggetti variabili, adattandoti perfettamente alle mutevoli condizioni di lavoro 
VPDL classifica macchia

Classificazione e ordinamento 

  • Utilizzatore e categorizzare i prodotti in base alle caratteristiche definite dall'utente, come colore, forma e consistenza
  • Distinguere tra elementi visivamente simili analizzando caratteristiche come sottili variazioni di texture o variazioni di colore, garantendo un ordinamento accurato  
  • Distinguere correttamente tra le variazioni estetiche e i difetti critici per ridurre gli scarti non necessari e migliorare l’utilizzo del materiale, massimizzare la resa e ridurre al minimo gli sprechi 
Marcatura chip PCB VPDL OCR

Lettura di testo e codici 

  • Leggere il testo su superfici riflettenti, a basso contrasto o distorte, garantendo una tracciabilità costante tracciabilità anche in condizioni operative difficili
  • decifrare la struttura del testo complesso, inclusi caratteri distorti, goffrati o stampati a getto d'inchiostro, eliminando la necessità di un intervento manuale
  • Garantire una lettura affidabile di codici a barre, numeri di serie, etichette dei prodotti e altri elementi di testo critici, integrando automaticamente tali dati nei sistemi di gestione e tracking dell'inventario
  • Gestisce una varietà di substrati e metodi di stampa, come la stampa sbiadita, danneggiata o sbavata, per prestazioni affidabili anche quando si affronta una qualità di stampa o superfici difficili 
Guida alle applicazioni di Edge Learning | Inglese

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