Indicazioni chiave
Ecco una rapida panoramica su come soluzioni innovative di visione artificiale e IA stanno producendo risultati concreti per produttori moderni e team logistici:
- Edge learning: elabora sul dispositivo, richiede una formazione minima ed è ideale per ispezioni rapide e semplici.
- Deep learning: gestisce applicazioni complesse con set di dati di grandi dimensioni e reti neurali avanzate.
- Visione artificiale potenziata dall’IA: rileva difetti minori e ottimizza il controllo qualità con una programmazione minima.
- Semplicità di utilizzo: semplifica la lettura e la configurazione dell’ispezione delle etichette con l’elaborazione del linguaggio naturale.
- Vantaggio competitivo: combina IA e visione artificiale per migliorare l’automazione e l’efficienza operativa.
L’intelligenza artificiale potenzia la visione artificiale basata su regole grazie all’analisi basata su immagini. Quando un computer (o sistema di visione) riceve un’immagine, il software basato sull’IA confronta quell’immagine con un database costituito da immagini di riferimento sia “buone” che “difettose” e genera un risultato. Questo processo di apprendimento del riconoscimento di modelli e di deduzione da immagini registrate consente ai computer di rilevare i difetti, distinguendo tra anomalie accettabili e inaccettabili negli oggetti sottoposti a ispezione.
Inoltre, le soluzioni di visione artificiale integrate con la tecnologia IA utilizzano l’elaborazione del linguaggio naturale per leggere e interpretare le etichette sulle immagini, rispetto agli approcci basati su regole che richiedono una programmazione estesa e una notevole competenza tecnica. Ciò consente a una base più ampia di utenti di sfruttare l’intelligenza artificiale per l’automazione di fabbrica. Due tecnologie leader in ambito IA, l’edge learning e il deep learning, contribuiscono a semplificare ulteriormente l’automazione.
Edge learning: l’edge learning è una tecnologia IA progettata per essere facile da usare. L’elaborazione avviene sul dispositivo o sull’edge, ovvero sia "al confine", utilizzando un insieme di algoritmi pre-addestrati. La tecnologia è semplice da configurare e richiede set di immagini più piccoli (da 5 a 10 immagini) e periodi di addestramento più brevi rispetto alle soluzioni tradizionali basate sul deep learning. Anche senza competenze , i non esperti della visione possono addestrare gli strumenti di edge learning e generare i risultati delle ispezioni in pochi minuti.
Deep learning: il deep learning è una tecnologia IA ideata per automatizzare applicazioni complesse e altamente personalizzate. L’elaborazione avviene tramite un’unità di elaborazione grafica (GPU), che consente agli utenti di costruire reti neurali sofisticate a partire da serie di immagini ampie e dettagliate (da centinaia a migliaia di immagini). Sfruttando queste reti neurali, il Deep Learning analizza in modo rapido ed efficiente vasti set di immagini per rilevare difetti impercettibili e variabili.
Per saperne di più su queste tecnologie e su come l’IA viene utilizzata per offrire ai produttori un vantaggio competitivo, consultate l’infografica qui di seguito.