Il Riconoscimento Immagini nell’Automazione Industriale - Digimax

L’importante evoluzione dell’intelligenza artificiale apre ad interessanti opportunità di sviluppo per industrie ed imprese. Sempre più aziende usano sistemi di computer vision per migliorare i processi e aumentare la produttività, in particolare attraverso tecnologie di riconoscimento delle immagini.

La computer vision, o visione artificiale, è ciò che consente ad una macchina di elaborare un input visivo statico, come un file immagine, o dinamico, come una ripresa video, comprendendone il contenuto.

Una delle applicazioni più interessanti della visione industriale è il riconoscimento di immagini: la tecnologia in grado di identificare oggetti ed elementi all'interno di un'immagine, analizzarli e trarne delle conclusioni, al fine di automatizzare una specifica attività.

Cos’è il riconoscimento immagini?

Un sistema di intelligenza artificiale è in grado di elaborare informazioni visive grazie a tecnologie di computer vision, un sistema in grado di identificare oggetti o categorizzare figure in base al loro contenuto svolge invece un processo aggiuntivo, il riconoscimento delle immagini.

Il riconoscimento di foto o video può essere eseguito con diversi gradi di precisione, a seconda del tipo di informazione richiesto o del tipo di scheda embedded o pc industriale utilizzato all'interno del progetto. Ad esempio, un algoritmo di image recognition può essere in grado di rilevare un elemento specifico oppure di assegnare una categoria generale.

È bene quindi distinguere i diversi modelli di riconoscimento immagini:

• Image Classification: l’algoritmo acquisisce l'immagine ed attribuisce un’etichetta di “classe”, cioè una certa categoria, stimando dei valori di probabilità, perdita o accuratezza;
• Object Localization: l’algoritmo individua la presenza di un oggetto nell'immagine e lo delinea in un riquadro di delimitazione, restituendone la posizione in valori di altezza e larghezza;
• Object Detection: l’algoritmo unisce la classificazione delle immagini e la localizzazione degli oggetti, delineando più riquadri di delimitazione abbinati alla propria etichetta di classe;
• Image Segmentation: l’algoritmo rileva e segnala la presenza di un oggetto attraverso una maschera di pixel estremamente precisa, generata per ciascun oggetto nell'immagine.

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Come funziona il riconoscimento immagini?

La tecnologia di image recognition si basa sul Deep Learning, branca all’interno di AI e Machine Learning: un insieme di tecniche di apprendimento automatico basate su reti neurali artificiali.

Logicamente, a differenza delle reti neurali umane, le reti neurali artificiali sono sviluppate su specifici software con diversi gradi di complessità strutturale che regolano algoritmi, funzioni matematiche e sistemi di input-output per elaborare i singoli pixel di un’immagine ed associarne un concetto.

Affinché le reti neurali possano riconoscere uno o più concetti nell’immagine, è necessario alimentarle con una prima serie di dati visivi pre-compilati: questi saranno la base di apprendimento per "insegnare" alle reti neurali a riconoscere immagini simili in autonomia e trarne delle conclusioni.

Cosa può fare il riconoscimento immagini?

Con un sistema di image recognition è possibile automatizzare i processi aziendali, ridurre i costi di gestione e migliorare la produttività. Infatti, dal momento in cui un macchinario riconosce un dato elemento nell'immagine, può essere programmato per eseguire una determinata azione. Numerose applicazioni sono già state implementate su larga scala in diversi settori ed industrie:

Videosorveglianza: il riconoscimento di persone, macchine, oggetti può contribuire nella sicurezza e nel controllo degli accessi, ad esempio per l'occupazione di edifici o stanze, la regolamentazione del traffico di persone o veicoli, la sorveglianza di aree soggette a rischi o restrizioni.

Automotive: gli innovativi progetti di guida autonoma dei veicoli utilizzano sistemi di image recognition per persone, oggetti, altri veicoli, elementi statici o in movimento con diverse velocità, al fine di riconoscerne le caratteristiche e di prevederne lo spostamento nello spazio.

Ospedaliero: l’intelligenza artificiale può contribuire efficacemente alla rilevazione di anomalie o scostamenti dalle condizioni standard, segnalando immagini radiografiche, ecografiche e analisi di vario genere come potenziali casi di approfondimento clinico e diagnostico.

Retail e GDO: in ambito di visual merchandising, un sistema di image recognition analizza i consumatori per osservare le loro caratteristiche e dove pongono maggiore attenzione, traendo informazioni utili per l’esposizione mirata della merce o la selezione dei prodotti da offrire.

Produzione Industriale: l’intelligenza artificiale del riconoscimento immagini viene utilizzata per l’automazione del controllo qualità di ogni genere di prodotto, riconoscendo immediatamente articoli fuori norma o difettosi analizzandone le forme, l’aspetto, il colore o altri parametri.

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Digimax e il riconoscimento immagini nell’industria

Nei progetti di image recognition applicati all’industria, Digimax utilizza un’ampia gamma di telecamere industriali e PC embedded per sviluppare sistemi di visione artificiale completi, in grado di supportare la rilevazione di foto e video ed automatizzare i processi di impresa più svariati.

Le tecnologie di Machine Vision e Intelligenza Artificiale dell’offerta Digimax garantiscono un riconoscimento estremamente preciso delle immagini, sia statiche che in movimento, classificandole in diversi elementi quali persone, oggetti, testi e rilevandone caratteristiche, anomalie, metadati.

Le soluzioni industriali Digimax per Computer Vision e riconoscimento immagini si adattano a:

• Rilevazioni automatiche di oggetti statici o in movimento, caratteristiche e posizionamenti
• Analisi ed identificazione di malfunzionamenti, anomalie o variazioni dallo standard
• Controlli visivi automatizzati della qualità dei prodotti e del processo di produzione
• Aumentare la sicurezza sul lavoro garantendo una videosorveglianza in real time
• Potenziare il valore delle immagini nei settori più svariati, dal retail al medicale

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