Perché i progetti di visione artificiale falliscono e come evitarlo

La visione artificiale ha un enorme impatto sull’automazione della produzione, in particolare nei settori di ispezione, misurazione, smistamento e tracciamento. Tuttavia, nonostante i suoi benefici, gli studi dimostrano che il 50-70% dei progetti di visione artificiale non riesce a raggiungere i propri obbiettivi.

In qualità di leader globale nella tecnologia di visione artificiale, Cognex ha collaborato con migliaia di aziende produttrici e ha assistito a grandi successi e costosi guasti. Attraverso decenni di esperienza, abbiamo identificato errori comuni che fanno deragliare i progetti e le strategie che portano al successo.

Sia che tu stia considerando il tuo primo progetto di visione artificiale o cercando di migliorare gli impianti esistenti, la comprensione degli snodi “pericolosi” può farti risparmiare centinaia di migliaia di euro. 

Le 5 principali ragioni per cui i progetti di visione artificiale falliscono 

1. Mancanza di pianificazione per esigenze adeguate

I progetti si arenano senza obiettivi chiari, compresa la mancanza di comprensione delle esigenze della tua applicazione. Molti costruttori saltano passaggi importanti, come identificare risultati misurabili come i tassi di rilevamento di difetti o i falsi tassi di scarto. Questo può portare all’utilizzo di soluzioni non corrispondenti che non riescono a tenere il passo con le aspettative.

Per evitare questo, inizia ogni progetto con una valutazione completa delle esigenze. Occorre porre domande del tipo:  

• Quali tipi di prodotti o materiali gestirà il sistema?
• Quali sono le caratteristiche o i difetti che il sistema deve rilevare?
• Ci sono requisiti di velocità o capacità di produzione che il sistema deve soddisfare?
• Quali sono le sfide o i limiti delle operazioni esistenti?

Quindi, definisci obiettivi misurabili e coinvolgi tutte le parti interessate – team di ingegneria, produzione, qualità, manutenzione e finanza – per assicurarti che tutti siano sulla stessa lunghezza d’onda. Scopri cosa ti serve prima di cercare la soluzione per la visione artificiale giusta. 

2. Affacciarsi sulle condizioni ambientali

I fattori ambientali possono compromettere le prestazioni della visione artificiale. Vibrazioni, variazioni di temperatura, polvere, umidità e persino condizioni di luce possono causare immagini sfocate e riduzione della sensibilità oltre a problemi di manutenzione. Molti produttori sottovalutano queste sfide durante la progettazione del sistema, portando a costosi ammodernamenti o guasti completi del sistema.

Per ovviare a questo problema, prova quanto segue:

• Valutare l’ambiente in cui sono stati posizionati i sistemi e le applicazioni prima di selezionare l’apparecchiatura.
• Prendi nota di fattori come la luce ambientale, i livelli di vibrazioni, l’esposizione alla polvere e le variazioni di temperatura.
• Scegliere i sistemi con le valutazioni IP appropriate.

3. Mancanza di pianificazione della scalabilità  

Quando le aziende non anticipano le esigenze future, i sistemi di visione artificiale possono diventare rapidamente obsoleti. Modifiche al volume di produzione, nuovi progetti di prodotti, punti di ispezione aggiuntivi o modifiche agli standard di qualità possono rendere i sistemi rigidi impraticabili. Senza hardware modulare o software flessibile, il ridimensionamento diventa costoso e inefficiente.

Per evitare questo, pensa alla crescita fin dall’inizio. Scegli l’hardware con percorsi di aggiornamento semplici, come cambiare lenti, illuminazione o filtri senza sostituire interi sistemi. Selezionare software che supportino il concatenamento degli strumenti e l’implementazione unificata su più linee produttive, e l’espansione in seguito sarà semplice.

4. Formazione dell’immagine e necessità di elaborazione errate

Gli impianti sotto pressione possono guastarsi a causa della scelta della tecnologia di diagnostica per immagini sbagliata o della sottovalutazione dei requisiti.  

Ad esempio, un sistema di scansione di linea non funzionerà in modo efficace durante l’ispezione di parti discrete, proprio come un sistema di scansione dell’area fatica con materiali continui. Allo stesso modo, i sistemi progettati per compiti semplici possono collassare quando si gestiscono ispezioni difficili o richieste di produzione ad alta velocità.

Per risolvere questo problema, abbina la tua tecnologia di diagnostica per immagini alle tue esigenze di applicazione e individua quale sistema potrebbe adattarsi meglio:

• Sistemi a scansione di linea: Perfetto per tessuti, carta o oggetti cilindrici.
• Sistema di scansione dell’area: Ideale per parti con ampi campi visivi e ispezioni generali.
• sistemi di visione 3D: Essenziale quando hai bisogno di informazioni sulla profondità o per ispezionare geometrie complesse.

5. Concentrarsi sui costi iniziali

Attenersi a un budget è importante, ma alcuni acquirenti danno la priorità ai bassi costi iniziali rispetto al valore a lungo termine. Questo può portare a sistemi meno durevoli che sono più difficili da mantenere e hanno poco spazio per adattarsi. I costi nascosti includono riparazioni, sostituzioni di sistemi e perdite di produttività.

Per affrontare questo problema, concentrarsi sul costo totale di proprietà (TCO) su un prezzo iniziale. Pensa alle spese di manutenzione, agli aggiornamenti, alla necessità di training, ai guadagni operativi e alle soluzioni flessibili che si adattano alle esigenze di applicazione e agli standard qualitativi. 

Passi per la riuscita della visione artificiale 

Test in condizioni reali

I test di laboratorio raramente mostrano ogni singolo problema, quindi assicurati di convalidare le prestazioni del sistema in fabbrica in condizioni ambientali e richieste di produzione reali. Per ottenere prestazioni affidabili sin dal primo giorno, ricorri a test reali per individuare eventuali problemi che potrebbero sfuggire in ambienti controllati.

Fornire training e supporto

Gli operatori hanno bisogno di una buona formazione training per la manutenzione dei sistemi di visione artificiale nel tempo. Inizia raccogliendo documentazione tecnica, guide e tutorial video per supportare l’apprendimento continuo. La raccolta di questa documentazione aiuta a ridurre l’impatto sul turnover del personale. 

Collaborare con professionisti della visione artificiale

Due teste sono migliori di una e lavorare con specialisti di visione artificiale velocizza il successo del progetto. Cerca partner che offrano un solido supporto, tool di manutenzione predittiva e comprovata esperienza in ogni applicazione. La giusta partnership significa una guida continua man mano che le tue esigenze si evolvono.

Il tuo percorso verso la visione artificiale

I progetti di visione artificiale vanno alla grande quando la tecnologia giusta è abbinata a obiettivi chiari, pianificazione strategica e supporto di esperti. Le implementazioni di maggior successo provengono dalla collaborazione con specialisti che comprendono sia il panorama tecnico che le esigenze del mondo reale della tua applicazione.

In Cognex, offriamo una guida end-to-end per guida aiutarti a farlo fin dall’inizio. Il nostro approccio comprovato include valutazioni complessive, progettazione di soluzioni su misura, integrazione di sistemi senza soluzione di continuità e supporto continuo per garantire prestazioni di lungo termine.

Grazie alle nostre esperienze pluridecennali e a un team globale di esperti, abbiamo aiutato le aziende di ogni settore a vincere il complesso problema della visione e siamo pronti ad aiutarvi a fare lo stesso.