L'industria automobilistica e quella delle scienze biologiche sono settori impegnativi, che richiedono ai produttori il rispetto di rigorosi standard normativi, il mantenimento di livelli di precisione chirurgici e il rispetto di quote di produzione elevate. Ecco perché i produttori si rivolgono a Automation NTH, un integratore delle soluzioni di automazione con sede a Nashville, Tennessee.
Con una clientela che spazia in diversi settori e livelli di competenza tecnica, Automation NTH deve essere pronta ad affrontare le situazioni più disparate. I clienti potrebbero voler automatizzare l’assemblaggio di dispositivi medici senza danneggiare componenti sensibili, oppure verificare il corretto posizionamento di vari particolari in una linea di assemblaggio automotive. Qualunque sia l'applicazione, spesso è necessaria la visione artificiale.
“Il nostro lavoro non è mai semplice”, ha dichiarato Keith Johnson, PC Programming Group Manager di Automation NTH. “I nostri clienti vogliono davvero fare il salto di qualità a livello di automazione.” A seconda del cliente e delle sue esigenze, questo salto di qualità può significare soluzioni innovative per aumentare il throughput (resa di linea), innalzare il grado di rilevazione dei difetti, oppure distinguere anomalie accettabili da difetti critici.
È qui che entra in gioco Cognex. Per anni, le due aziende hanno collaborato per trovare soluzioni a contesti applicativi complessi per l’automazione.
In un recente progetto nel settore delle scienze biologiche, un cliente di Automation NTH, che produce apparecchiature per il monitoraggio del glucosio, aveva bisogno di un sistema per automatizzare l'inserimento di un filo di un sensore molto sottile in un assemblaggio. Il filo è rivestito da un materiale sensibile, fondamentale per la funzionalità del dispositivo.
Per affrontare questa sfida, Automation NTH ha progettato una stazione di alimentazione dei cavi che sfrutta un vibroalimentatore per disaggregare e selezionare il fascio di fili sensore. Una volta isolato il singolo conduttore, il sistema di visione In-Sight di Cognex istruisce il braccio robotico a afferrare il filo e alimentarlo nella fase di assemblaggio, senza alcun danno al materiale del sensore.
Sebbene Automation NTH padroneggi la visione artificiale basata su regole e la scrittura di programmi ad hoc, oggi sta destinando maggiori risorse al deep learning.
Il deep learning è una branca dell’intelligenza artificiale che parte da dati non strutturati e, tramite addestramento, impara a generare output sempre più accurati. Cognex ha adottato questa tecnologia per sviluppare il software VisionPro Deep Learning, che consente a ingegneri come Johnson di creare modelli in grado di rilevare difetti impercettibili e variabili sulla base di centinaia o migliaia di immagini. L’uso combinato di imaging tramite sistema di visione e analisi con VisionPro Deep Learning incrementa la produttività, riduce scarti e costi, automatizzando l’individuazione dei difetti, anche quando le anomalie accettabili risultano quasi indistinguibili a occhio nudo.
Forte di una partnership quasi decennale con Cognex, Automation NTH utilizza questo strumento e altre soluzioni della suite Cognex per risolvere ispezioni complesse in diversi settori industriali.
Mettere in pratica il deep learning
Dopo aver seguito un corso di formazione con VisionPro Deep Learning presso la sede di Cognex a Natick, Massachusetts, e aver partecipato a sessioni virtuali, Johnson ha imparato ad allenare e testare il sistema di visione basato sull’intelligenza artificiale. L’assistenza diretta del team di Cognex e la certezza di aver “sempre qualcuno pronto a chiarire dubbi via telefono” è stato ed è tuttora un grande vantaggio per Johnson.
VisionPro Deep Learning è diventato parte integrante dell’approccio alla risoluzione delle problematiche per Johnson e il suo team, su una vasta gamma di applicazioni. Ad esempio, un progetto prevedeva la verifica della posizione delle clip montate sul braccio a bilanciere (rocker arm) di un motore elettrico (EV). Le clip venivano montate a mano e le condizioni di linea — olio, umidità/acqua, spruzzi di vernice e riflessi — rendevano difficoltosa la fase di ispezione. C'erano molte variazioni di posizione della clip e molte possibilita' di errore. La soluzione doveva essere " futuribile", poiché variabili come nuovi fornitori e nuove geometrie dei pezzi potevano essere scambiate per errori o difetti.
Con un sistema di visione Cognex In-Sight D900 e il software VisionPro Deep Learning, Johnson e il suo team sono riusciti a determinare la posizione delle clip nonostante variabili che complicano la formazione dell’immagine come olio e vernice.
“Avevano provato vari tipi di soluzioni”, ha detto Johnson. «Ma con VisionPro Deep Learning era solo una questione di addestramento: acquisisci un nuovo set di immagini di training e il sistema è operativo.»
In un altro caso, Automation NTH ha impiegato VisionPro Deep Learning su una macchina di smistamento per distinguere i componenti sul nastro trasportatore, per un cliente del settore beni di consumo. Lo sporco o la polvere causavano interferenze e un nuovo sistema di illuminazione rappresentava una spesa significativa per il cliente di Automation NTH.
Invece di progettare e implementare una nuova illuminazione, Automation NTH ha integrato il Deep Learning di VisionPro nella soluzione. Il risultato è stato un’accuratezza di identificazione dei pezzi del 98,46%, molto superiore ai criteri ritenuti accettabili dal produttore.
Progettare soluzioni pensando al cliente
Automation NTH crea soluzioni accessibili e adattabili. I clienti devono essere in grado di gestire e modificare i sistemi da soli e di considerare i possibili cambiamenti, quali nuovi fornitori o variazioni dei pezzi.
"Il cliente deve essere in grado di gestire il sistema", ha detto Johnson. Ogni progetto di integrazione prevede un periodo di assistenza in cui un ingegnere forma il cliente sulla soluzione, in modo che sappia cosa cercare e come far funzionare la linea. Per esempio, se le metriche scendono al di sotto di uno specifico tasso di accettazione, ad esempio il 95%, di solito c'è una precisa motivazione nascosta tra le quinte, spiega Johnson.
Istruzione e formazione sono già diventate elementi significativi della cultura dell'Automazione NTH. Tutti i tirocinanti e gli apprendisti passano da NTH University, un programma di formazione che accelera l’apprendimento e va oltre il classico “imparare per osmosi” tipico dei neo-ingegneri. L’NTH University offre un programma di studi dettagliato con corsi che vanno dall'introduzione alla progettazione dei controlli alla programmazione avanzata con VisionPro Deep Learning. Automation NTH è diventata così esperta nella programmazione dei sistemi di visione artificiale della serie In-Sight, che ha creato uno standard di programmazione interno per mantenere coerenza fra i vari progetti.
Per quanto riguarda formazione e aggiornamento, le porte di Cognex sono sempre aperte.
«Che si tratti di confronto aperto o di richiesta di competenze specifiche, la collaborazione tra Cognex e Automation NTH supera il classico schema cliente-fornitore», ha affermato Jeff Buck, co-presidente di Automation NTH. Le due aziende hanno creato una vera e propria partnership, collaborando per trovare lo strumento migliore per ogni lavoro.
“Sono rimasto molto colpito dal modo in cui Cognex cerca sempre di fornire una soluzione migliore”, ha affermato Buck. “Non sono soddisfatti dello status quo e continuano a portare a far avanzare la tecnologia”.