La visione industriale rappresenta la soluzione meno intrusiva per integrare nei sistemi di produzione misure e controlli sui manufatti.
La visione industriale rappresenta la soluzione meno intrusiva per integrare nei sistemi di produzione misure e controlli sui manufatti. Tali dispositivi, al pari del sistema di visione umano, svolgono tutte le loro operazioni di controllo “a distanza”, senza nessun contatto con l’oggetto da analizzare.
a cura di Luigi Ortese
La complessità dei compiti da svolgere e le esigenze degli utilizzatori in termini di massima qualità e affidabilità dei risultati rendono determinante il supporto di aziende che seguano il cliente dall’analisi iniziale alla proposta della soluzione più adeguata. Il parere degli esperti.
MEGLIO UNA VISIONE INTEGRATA
Diciamocelo chiaramente: siamo alla ricerca del prodotto di qualità, su misura per noi, e lo vogliamo subito, ma a un prezzo ragionevole... Cosa deve succedere in produzione perché i nostri desideri si avverino? Le macchine devono sapersi adattare, senza rinunciare a prestazioni e qualità. Comprendere cosa succede in linea è dunque di assoluta importanza per produrre.
E per vedere cosa accade, nulla è più naturale della visione, soprattutto se in connessione diretta con il cervello e le parti in movimento della macchina. Perché integrata è meglio? Una visione integrata, come ogni altra parte dell’automazione, non necessita di esperti per essere programmata. Si controlla direttamente dall’applicazione di macchina, senza fermi per i cambi di produzione, e senza richiedere un intervento fisico di un operatore per regolare le camere. E se poi anche la luce è integrata, sincronizzata anch’essa con le ottiche e il resto della macchina, allora si ottiene un’immagine sempre perfetta, anche a tutta velocità. L’immagine acquisita, con un contrasto ottimo, permette di estrapolare il massimo delle informazioni e quindi garantisce la qualità di ogni singolo prodotto, senza rallentare il processo. (Nicoletta Ghironi https://www.br-automation.com/it)
Nicoletta Ghironi, Marketing & Communication Manager di B&R Automazione Industriale.
LA NUOVA FRONTIERA DEL DEEP LEARNING
La visione industriale sta contribuendo in maniera decisiva all’attuazione della quarta rivoluzione industriale. Viene già utilizzata in una miriade di processi e, anche se questa tecnologia è sempre stata legata al controllo di qualità dei prodotti fabbricati, il suo utilizzo si è esteso ben oltre, fino al punto da essere presente in tutta la catena del processo industriale. Ad esempio, la tracciabilità ha avuto un trend di crescita importante negli ultimi anni e rappresenta un settore in cui la visione artificiale è un fattore determinante. Codici a barre, datamatrix e riconoscimento dei caratteri (OCR) consentono di localizzare, automaticamente e in tempo reale, ogni singolo pezzo prodotto, automatizzando completamente tutti i processi e con il minor margine di errore possibile.
Una nuova frontiera nel software di Image Processing sta avanzando a grande velocità e sarà destinata a rivoluzionare ulteriormente il settore della Computer Vision: si tratta del cosiddetto apprendimento profondo, meglio noto come Deep Learning, che ha guadagnato molta popolarità negli ultimi tempi grazie a modelli di training intuitivi che consentono di ottenere classificazioni tutt’altro che intuitive, considerando un approccio di tipo tradizionale. Gli algoritmi di Deep Learning imparano il compito affidatogli attraverso una rete neurale artificiale che mappa il compito stesso in modo gerarchico. Ogni complessità è definita da una serie di concetti più semplici. Nel contesto della Computer Vision, questo significa identificare in maniera gerarchica prima alcune caratteristiche dell’immagine, ad esempio le aree chiare e scure, poi categorizzare le linee, poi le forme prima di procedere verso un riconoscimento dell’immagine completa.
Questa nuova tecnologia di processing dell’immagine consentirà di effettuare classificazioni, legate al controllo qualità ma anche all’interpretazione di eventi, con un approccio più simile a quello degli operatori umani, laddove i tradizionali algoritmi di natura descrittiva evidenziano i loro limiti e difficoltà. (Matteo Ferronato https://www.baumer.com/it)
Matteo Ferronato, Product Marketing Manager Vision Technologies di Baumer Italia.
IN COSTANTE EVOLUZIONE
La visione artificiale non ha ancora raggiunto uno stadio di completa maturità ma continua a vivere di continue innovazioni e miglioramenti sia di natura incrementale che, talvolta, più a carattere “disruptive”. Tutti i componenti che vanno a costituire un sistema di visione vedono alcuni trend evolutivi importanti che consentiranno di affrontare e risolvere un numero sempre crescente di applicazioni in modo semplice e affidabile. Sul fronte dell’acquisizione immagine (i.e. telecamere) continua sicuramente la spinta sul fronte della visione 3D, con nuovi dispositivi che, sfruttando diversi approcci - talvolta anche in modo combinato - consentono di acquisire immagini in tre dimensioni sempre più dettagliate. Per quanto riguarda gli algoritmi di elaborazione, oltre al continuo miglioramento incrementale degli algoritmi tradizionali e di quelli appunto per l’elaborazione delle immagini in 3D, il trend topic del momento riguarda la tecnologia del Deep Learning che, facendo leva su una mole importante di dati, potrà in futuro aprire nuovi scenari applicativi. Infine, le piattaforme hardware che grazie all’evoluzione tecnologica derivante anche dal mercato consumer, hanno visto crescere sensibilmente negli anni le possibilità di elaborazione, sia sul fronte embedded (i.e. smart camera) che sul fronte PC-based. In tal senso, si inserisce ad esempio il nuovo vision controller MX-E90 di Datalogic che, facendo leva su chipset multicore avanzati, può supportare fino a 8 telecamere con prestazioni eccezionali. (Michele Leoni https://www.datalogic.com/it)
Michele Leoni, Global Product Sales Specialist Traceability di Datalogic.
INTERESSE CRESCENTE DEL MERCATO
Uno dei cambiamenti più importanti che riguardano il mondo della visione artificiale è senza dubbio il crescente interessamento sull’argomento. La consapevolezza della centrale importanza dei sistemi di visione nei processi di automazione è infatti notevolmente cresciuta e ha raggiunto un livello che negli scorsi anni pareva lontano. Su quest’onda, l’aspetto 3D nell’ambito dell’intelligenza artificiale promette di essere già nel medio termine l’elemento cardine delle innovazioni applicabili alla gran parte dei processi produttivi.
A dimostrazione del crescente interessamento si stanno moltiplicando gli eventi specifici e il lavoro delle Associazioni che si occupano della divulgazione scientifica e dell’organizzazione di manifestazioni su tutto il territorio nazionale. Questo fervore favorisce il dibattito e la condivisione di know-how tecnico e scientifico, fattori sempre più determinanti e che saranno alla base delle prossime innovazioni in ambito tecnologico. A questo proposito ifm Italia ha partecipato a Smart Vision Forum, in programma il 25 giugno scorso a Bologna, organizzato da Messe Frankfurt Italia e promosso da ANIE Automazione e AIdAM.
Il mercato sta dimostrando che la visione artificiale può senza dubbio essere uno dei fattori di maggior rilievo nel passaggio alla fabbrica digitale, come supporto al lavoro delle macchine, dei robot e dell’uomo, col fine ultimo di rendere più efficienti tutti i processi produttivi. I sistemi di visione agevolano inoltre il controllo qualità nella produzione, fattore sempre più importante per le aziende che desiderano mantenere un elevato standard qualitativo dei propri prodotti. Gli OEM e gli end user se ne sono accorti ed è compito nostro non perdere questa importante opportunità. (Lorenzo Benassi https://www.ifm.com/it)
Lorenzo Benassi, Product Specialist Position & Vision di ifm Italia.
UN NUOVO APPROCCIO CON L’INTELLIGENZA ARTIFICIALE
Tra le tecnologie di visione che stanno prendendo piede negli ultimi tempi ci sono quelle del Deep Learning e dell’intelligenza artificiale. Quest’ultima esiste già dagli anni Settanta a livello accademico, anche se Alan Touring l’aveva prevista già prima degli anni Cinquanta, ma il ‘Deep Learning’, cioè l’utilizzo di una rete neurale convoluzionale (CNN) a più strati, oltre all’aumento di prestazioni dei computer, ha cambiato il tipo di approccio a questa tecnologia e l’ha resa utilizzabile. Già da qualche anno le applicazioni in campo industriale che utilizzano soluzioni basate sull’intelligenza artificiale hanno cominciato a prendere piede nei settori più disparati, dal Food & Beverage al controllo della saldatura, fino all’Automotive e non solo all’interno dei sistemi di visione. Ad esempio, il software HALCON di MVTec offre un set completo di funzioni avanzate di Deep Learning immediatamente disponibili in contesti industriali. Le aziende possono addestrare reti neurali convoluzionali (CNN) con HALCON, sfruttando algoritmi di apprendimento e immagini campione della loro applicazione specifica. Le reti così ottenute possono essere ottimizzate per le specifiche esigenze di ciascuna azienda. Questa tecnologia consente di classificare in modo semplice le immagini, riducendo i requisiti di programmazione.
Un’altra soluzione interessante è quella proposta da SqueezeBrains, azienda bresciana che progetta e sviluppa software di Image Processing basato sull’intelligenza artificiale: SURFACE è un sistema di percezione visiva basata su una libreria C / C ++ che sfrutta l’intelligenza artificiale per la classificazione delle immagini. Il sistema analizza le immagini con un algoritmo generico, che non è dedicato ad alcun compito specifico, e ha la capacità di apprendere e riconoscere i difetti superficiali. La fase di apprendimento viene svolta attraverso una procedura supervisionata (SVL) che utilizza una serie di immagini campione. Rispetto ad altri sistemi servono solo decine di immagini e non centinaia o migliaia. (Marco Diani www.imagesspa.it)
Marco Diani, co-fondatore di iMAGE S.
L’ARTE DEL “BIN-PICKING”
Il “bin-picking” o “presa da cassone” è l’arte di insegnare a un robot a individuare e afferrare oggetti ammucchiati o disposti casualmente all’interno di cassette o cassoni. Tale compito, assolutamente banale per un essere umano, non è eseguibile da un robot industriale che è completamente privo di sensori per conoscere l’ambiente in cui opera. Per abilitare il robot a riconoscere le parti da afferrare è necessario permettergli di “vedere” il mondo in cui opera, il che significa dotarlo di un sistema di visione, tipicamente tridimensionale, e di un algoritmo efficace per l’individuazione degli oggetti. Deve tuttavia essere ben chiaro che questo è solo il primo passo verso la realizzazione di un sistema di “bin-picking” completo, in quanto il robot deve anche essere in grado di afferrare gli oggetti e di prelevarli. Il robot avrà la capacità di afferrare gli oggetti solo se dispone di un algoritmo in grado di gestire molte diverse modalità di presa così da riuscire sempre a trovare un modo per prendere l’oggetto ed estrarlo dal mucchio, comunque sia disposto. Al fine di prelevare l’oggetto servirà un ulteriore algoritmo capace di guidare il robot al punto di prelievo con la modalità di presa corretta e quindi di estrarre l’oggetto dal mucchio lungo traiettorie prive di collisioni con qualsiasi oggetto presente nell’ambiente. In conclusione, un sistema di bin-picking deve essere in grado di individuare gli oggetti, di scegliere il modo migliore di afferrarli e di indicare al robot il percorso lungo il quale muoversi.
Il bin-picking conoscerà in futuro significativi miglioramenti con l’introduzione di organi di presa sensorizzati e più flessibili degli attuali e di sistemi di visione più veloci, più accurati ma soprattutto con la capacità di riconoscere gli oggetti, anche in presenza di occlusioni importanti, senza la necessità di disporre di un accurato modello geometrico. (Remo Sala www.issweb.it/azienda)
Remo Sala, Presidente di ISS, Spin Off del Politecnico di Milano.
IDONEITÀ E COMPLETEZZA DEL CONTROLLO
Le unità di ispezione visiva estremamente compatte di Omron sono particolarmente adatte per monitorare la produzione in tempo reale e rispondere istantaneamente a qualsiasi difetto. I sistemi Omron coprono tutte le parti della linea di produzione, compresa l’ispezione di qualità. Sia che si tratti di una soluzione di sistema completa o dell’aggiornamento parziale di un sistema esistente, ogni componente è orientato a garantire il massimo controllo della qualità.
Affinché un sistema di ispezione sia in grado di prendere decisioni intelligenti, è necessario raccogliere i dati tramite un sensore, ad esempio una videocamera. Le videocamere possono essere configurate per monitorare diversi aspetti del prodotto, ad esempio per controllare eventuali imperfezioni o verificare che sulle etichette non siano presenti errori di stampa o vi siano informazioni mancanti. Un’elaborazione potente analizza quindi questi dati per monitorare il processo, confrontando i risultati effettivi con i risultati previsti. Se vengono rilevati problemi, il sistema segue le regole programmate su come rispondere a eventuali modifiche. Il sistema può anche essere in grado di affrontare la questione automaticamente; in ogni caso, un operatore sarà sempre informato per la corretta gestione del processo e in caso siano richieste eventuali azioni aggiuntive. Maggiore è il numero di dati disponibili, maggiore è l’elaborazione eseguita, più “intelligente” può essere la macchina per mantenere le linee di produzione più a lungo, con tempi di fermo inferiori e maggiore produttività. Tutti i dati vengono registrati dal sistema e vengono generalmente memorizzati nel cloud. Ciò favorisce anche la conformità alla normativa vigente, in quanto le operazioni possono essere successivamente esaminate a fini di controllo. (Jan Nieswandt https://www.omron.it)
Jan Nieswandt, EMEA Product Marketing Manager for Vision and RFID di Omron Industrial Automation.
SOLUZIONE IDEALE PER LA ROBOTICA
Per lungo tempo la visione artificiale è stata percepita, a torto, un po’ come “accessorio” dell’automazione. Dico “a torto” innanzitutto perché è una soluzione versatile: è vero che fino ad ora è stata impiegata principalmente per il controllo qualità e la tracciabilità dei prodotti lungo la filiera di produzione, ma l’ha sempre fatto e continua a farlo nelle situazioni più disparate e negli ambienti di lavoro più diversi, dal controllo delle saldature delle schede elettroniche alla scansione dei treni ad alta velocità.
Questa sua versatilità, unita a un ampliamento dell’intelligenza intrinseca degli strumenti di visione, ne sta facendo la soluzione ideale in ambito robotico. Robot e cobot necessitano di strumenti di visione all’avanguardia per potersi muovere con sicurezza e disinvoltura all’interno degli spazi di lavoro e dedicarsi alle operazioni di picking con la massima precisione, anche ad alte velocità. Per poter fare questo, le funzioni di ispezione non bastano più e bisogna giocare sulla parte software. Sono quindi richieste nuove camere di visione interamente programmabili, di modo che l’utilizzatore possa modificare le applicazioni a seconda delle proprie necessità, in modo del tutto autonomo. Senza dimenticare tutta la parte Industry 4.0: sfruttamento dei bus di campo, gestione delle informazioni a bordo per sgravare i PLC e i supervisor di rete, manutenzione predittiva e preventiva, semplicità di utilizzo e nuove funzionalità di autoapprendimento basate su intelligenza artificiale. (Serena Monti https://www.sick.com/it)
Serena Monti, National Product Manager Vision di SICK.
QUALITÀ E VELOCITÀ SODDISFATTE
L’attività industriale manifatturiera deve rispondere alle esigenze del mercato che pretende qualità e velocità. Senza queste due prerogative il manufacturing mette in pericolo la redditività dell’azienda. I sistemi di visione sono uno dei migliori approcci per aderire all’esigenza del mercato. Non mi soffermo tanto a specificare quale mercato produttivo. In linea di principio vale per ogni attività di fabbricazione. Se un qualsiasi prodotto non corrisponde allo standard qualitativo stabilito è un danno per l’azienda, se poi malauguratamente finisse sul mercato il danno si moltiplicherebbe. Le contromisure sono i sistemi di visione e la loro applicazione intelligente. I prodotti, come la nostra serie Turck Banner iVu, raggiungono delle capacità di performance incredibili. I sensori di immagine a colori Serie iVu consentono, ad esempio, il monitoraggio di oggetti con identificazione di caratteristiche quali tipo, dimensione, orientamento, forma, posizione e colore o variazioni di colore. I dispositivi possono essere configurati e monitorati attraverso un display touch-screen integrato o remoto, senza richiedere un PC. La soluzione iVu all-in-one monta telecamera, modulo di controllo, ottica e illuminatore in un singolo dispositivo con la possibilità di ispezionare più punti con un’ampia gamma di strumenti in scala di grigi o a colori, a seconda della applicazione prescelta. La configurazione è semplicissima e avviene in pochi minuti attraverso un touch-screen integrato nel dispositivo o remoto, che facilita l’accesso e il monitoraggio.
La particolarità dei prodotti Turck Banner è racchiusa nella loro semplicità d’uso e di applicazione che ne fa un top in class in quanto a user experience. La nostra serie iVu è davvero innovativa ma accessibile e affidabile. L’efficacia del prodotto viene espansa dall’esperienza dei nostri tecnici che insieme al cliente sviluppano sistemi di visione composti da più dispositivi personalizzati per linea di produzione, mercato o cliente. (Giuliano Collodel https://www.turckbanner.it)
Giuliano Collodel, Amministratore Delegato di Turck Banner Italia.
INDISPENSABILE PER SCELTE INTELLIGENTI
Una telecamera cattura memorizza e trasmette immagini che poi vengono automaticamente analizzate dal software. I sistemi di visione artificiale eseguono test di qualità, identificano componenti, controllano processi, leggono codici ma soprattutto mettono a disposizione i dati per migliorare e ottimizzare il processo produttivo. L’interesse per la visione artificiale in settori che non sono tipicamente legati al mondo della produzione cresce in maniera esponenziale perché ottenere una migliore qualità, una maggiore efficienza e una maggiore sicurezza del prodotto significa maggiore competitività ma anche migliore qualità della vita. In un mondo dove la competizione globale è agguerrita, solo le produzioni che riescono a combinare produttività, sicurezza e costi riusciranno a sopravvivere, la visione artificiale gioca un ruolo importante perché offre le soluzioni per affrontare le sfide della produzione del futuro. Si va dalla pura ispezione all’ottimizzazione ovvero alla possibilità di identificare tendenze nel processo produttivo il prima possibile in modo da reagire tempestivamente e prevenire quindi spreco di materiali. La fabbrica del futuro - Industry 4.0 - si basa su una maggiore interconnessione dei sistemi produttivi, a loro volta sempre più complessi, che richiedono quindi anche una manutenzione predittiva per poter permettere anche una produzione cosiddetta “one-off”, ovvero limitata nel tempo e customizzata; la visione artificiale è l’unico “componente” oggi in grado di interpretare una tale mole di dati per poi prendere decisioni intelligenti e quindi in grado di gestire la connettività e la interoperabilità dei vari sistemi. Migliore qualità, maggiore affidabilità, incremento della sicurezza e controlli dei costi sono stati i benefici cruciali grazie ai quali la visione artificiale è stata “adottata” anche in un mondo non tipicamente produttivo. In sintesi, grazie alla visione artificiale possiamo dire che migriamo dalla qualità del prodotto ad una migliore qualità della vita! (Nicola Lo Russo https://www.visionsys.it)
Nicola Lo Russo, Managing Director di VISION.
IL SOFTWARE FA LA DIFFERENZA
I progressi che la tecnologia della visione ha registrato negli ultimi anni stanno portando i sistemi di acquisizione ed elaborazione delle immagini ad essere largamente impiegati al di là di quelle che potremmo definire le “classiche” attività di ispezione e controllo. Se da un lato l’hardware di acquisizione delle immagini è oggi in grado di sfruttare le potenzialità di elettroniche e processori sempre più performanti, dall’altro il software ha fatto passi enormi, da gigante. Anzi possiamo dire che è proprio il software oggi a fare la vera differenza, ovvero a rendere la visione accettata anche in quegli ambiti applicativi in cui, fino a pochi anni fa, questa tecnologia veniva vista con diffidenza a causa di frequenti e non banali problematicità di integrazione.
wenglor è stata tra le prime aziende a cogliere l’importanza del software e, in tal senso, con uniVision, ha tracciato la rotta. uniVision è un tool software universale mediante il quale un utente è in grado di gestire tutto il mondo della visione wenglor in modalità guidata. Passo dopo passo il software guida le operazioni di configurazione, cosicché anche i tecnici meno esperti possono sviluppare applicazioni in tempi rapidi e senza che siano richieste conoscenze specialistiche, addirittura avvalendosi di progetti già pronti all’uso.
Elio Bolsi, General Manager di wenglor sensoric italiana.
Guardando un poco più in là, ovvero alle prospettive future che la visione potrebbe riservare nei prossimi anni dal punto di vista dell’innovazione, non si può fare a meno di guardare alle potenzialità della luce strutturata, tecnologia grazie alla quale il settore potrebbe fare un decisivo passo in avanti nelle applicazioni di riconoscimento ed elaborazione delle immagini in 3D. wenglor è ancora una volta sulla cresta dell’onda. Il sistema ShapeDrive, ufficialmente presentato sul mercato italiano durante la scorsa edizione di A&T di Torino, sta riscuotendo un enorme interesse per la sua innovativa capacità di portare la visione 3D al mondo industriale in modo concreto ed efficace, con una soluzione integrata e facilmente interfacciabile grazie alle sua ampie capacità di comunicazione. E si sa: tanto più una tecnologia diviene semplice da utilizzare, quanto più il mercato è propenso a valutarla. Anche economicamente. (Elio Bolsi https://www.wenglor.com/it) ©ÈUREKA!
I dispositivi per la visione industriale, al pari del sistema di visione umano, svolgono tutte le loro operazioni di controllo “a distanza”, senza nessun contatto con l’oggetto da analizzare.