La digital transformation è una necessità per restare competitivi, ma tra la velocità con cui la tecnologia si innova e il passo del manifatturiero italiano c’è un divario che va colmato. Anche nel mondo dei sistemi di visione digitale, legati a doppio filo allo sviluppo dell’intelligenza artificiale (IA), da un lato, e della robotica, dall’altro.

Con i sistemi di visione – una delle principali tecnologie abilitanti la transizione digitale – si possono fare e migliorare tante cose: ad esempio, controllare la qualità dei prodotti, rilevare difetti e imperfezioni, monitorare e migliorare costantemente i processi produttivi, ottimizzare l’impiego delle risorse e guidare i robot.

Una delle più importanti sfide per il comparto è data dalla necessità di diffondere la cultura della machine vision presso tutti i potenziali utilizzatori finali, imprenditori, manager, aziende, addetti ai lavori della manifattura italiana.

Opportunità e prospettive che nei giorni scorsi sono stati anche al centro della tavola rotonda ‘Smart Vision, Tecnologie per l’Industria del futuro’, promossa da Anie Automazione e Aidam, e organizzata da Messe Frankfurt Italia sulla piattaforma SPS Italia Contactplace. Tutte tematiche che saranno poi approfondite nell’edizione 2021 di Smart Vision Forum.

“L’intelligenza artificiale sta aprendo spazi enormi all’abbinata con i sistemi di visione digitale, rende realizzabili attività e risultati fino a poco tempo fa impensabili”, sottolinea Alessandro Liani, Ceo di Video Systems, “ad esempio, per ciò che riguarda la verifica del corretto assemblaggio delle parti, all’interno di una linea di produzione, l’identificazione di anomalie, l’identificazione e il conteggio di oggetti e componenti”. In Video Systems “dal 1993 lavoriamo all’integrazione dei sistemi di visione artificiale con i processi di produzione, e dal 2001 li abbiniamo e li applichiamo insieme all’intelligenza artificiale e alla robotica”.


L’IA permette di confrontare immagini reali con immagini astratte e ne evidenzia le differenze, le anomalie, le confronta e verifica in sostanza come fa il cervello umano, arrivando agli stessi risultati. Sono tutte capacità che aprono ad applicazioni innovative ad esempio nel controllo di qualità dei prodotti e nel supporto ai processi industriali. L’intelligenza artificiale fornisce i necessari feedback all’operatore in modo che possa lavorare al meglio sul pezzo stesso.

Per tutti questi motivi, e con queste potenzialità da sviluppare, robotica, visione artificiale e IA sono tre fattori che, se valorizzati e integrati al meglio, daranno grandi risultati per la manifattura Smart e del futuro. Oggi per migliorare queste tecnologie “vengono anche coinvolti e utilizzati strumenti e capacità di calcolo in Cloud”, fa notare Liani, per sistemi “che ‘imparano’ in background, e dopo aver fatto le opportune simulazioni nel Cloud, l’aggiornamento ottenuto va a sostituire l’applicazione sulla linea di produzione”.

Come integratore di sistemi tecnologici, in un’altra azienda specializzata come Vision “sviluppiamo nuovi sistemi di visione anche per la web inspection a distanza, utilizzando più telecamere lineari, in modo da creare una sola immagine integrata”, spiega Silvano Scaccabarozzi, Chief Technical Officer di Vision. Che osserva: “ad esempio, questi sistemi di visione sono applicabili anche per creare un’unica immagine digitale per lastre di vetro fino a 18 metri di lunghezza e 5,5 metri di larghezza, in pratica per lastre enormi che possono essere analizzate e controllate nel dettaglio di millimetri”. In ambito Automotive, “sviluppiamo la guida dei robot in 3D, con tecnologia Sheet of light, che permette anche il controllo delle ammaccature dei vari componenti e il controllo delle corrette dimensioni prima del montaggio nella linea di produzione”.

Smart vision e smart camera per vedere cosa succede

La smart vision comprende sistemi complessi da applicare, che richiedono competenze specifiche, ma in alcuni impieghi nella logistica, ad esempio per la movimentazione delle merci e la lettura dei barcode, le cosiddette smart camera “hanno anche configurazioni pre-installate, per cui sono più semplici da utilizzare, non c’è bisogno del matematico o del data analyst per implementarle”, fa notare Davide Nardelli, Ceo di Advanced Technologies.

E Nardelli aggiunge: “in passato il controllo di qualità dei prodotti veniva fatto solo a fine linea di produzione, oggi è possibile controllare e intercettare le imperfezioni nel corso della filiera e della linea produttiva, con sistemi di rilevazione multi-camera, che mettono tutti i dati raccolti su un’unica piattaforma di analisi”. Un mercato sempre in forte evoluzione quello delle smart camera industriali, che dal 2004 a oggi ha registrato un tasso medio di crescita del 15% ogni 12 mesi, quasi ininterrottamente negli ultimi 15 anni.

Le applicazioni passeranno anche al mercato consumer

I sistemi di misura con visione “permettono di misurare pezzi e componenti di produzione senza che questi siano particolarmente vincolati. I gradi di libertà che possiamo dare al pezzo dipendono molto dalla precisione che si vuole ottenere”, rileva Fabio Rosi, responsabile Ricerca e sviluppo di Vea. Si può anche usare il risultato del controllo visivo “come feed-back per la correzione della macchina di lavorazione di linea. Il feed-back sui macchinari è una prassi consolidata che noi facciamo da almeno 7 anni, e ultimamente questi sistemi riescono a essere più precisi. Abbiamo una serie di sistemi che correggono in tempo reale le rettifiche o i centri di lavoro con precisioni nell’ordine del micron”.

“Le variabili in uscita dalle elaborazioni delle immagini possono essere il setpoint di contollo per gli azionamenti. Tutto ciò consente di attuare correttivi e di capire, o meglio, di imparare, come migliorare il comportamento delle macchine”, aggiunge Nicoletta Ghironi, Marketing e communication manager southern Europe di B&R Automazione Industriale.

E gli addetti ai lavori sanno già che i sistemi di visione artificiale in un futuro prossimo dal mondo B2B passeranno a comprendere e interessare anche il settore B2C. Per varie applicazioni e soluzioni concrete e innovative. Ad esempio, per rilevare in maniera digitale le fattezze di un corpo umano, verificare quale sia la taglia di un abito, quale vestito meglio si adatti alla persona. In questo campo opera ad esempio la startup italiana Igoodi, che realizza l’avatar dell’essere umano.

La visione artificiale evolve secondo due linee di sviluppo

Nel mondo della visione innovativa e artificiale, c’è anche l’utilizzo di ottiche liquide in ambito industriale. “Le ottiche liquide sono largamente utilizzate in ambito industriale da un paio d’anni”, spiega Federico Brioschi, Product engineer Vision and sensors in Omron Electronics: “si trovano spesso in soluzioni relative a sensori di visione e smart camera, e risultano particolarmente adatte in applicazioni a forte variabilità in termini di altezza degli oggetti. Portano come vantaggio la possibilità di fare un autofocus dinamico con il cambio di altezza di passaggio. Inoltre, a differenza di soluzioni a ottica motorizzata, posso cambiare in modo repentino il punto messo a fuoco senza problematiche di usura”.

Altri professionisti del settore, come Jacopo Belli, specialista Ricerca e sviluppo in Alkeria, Piergiorgio Romanò, Support engineer in Beckhoff Automation, Lorenzo Benassi, Technical manager di Ifm electronic, fanno anche notare che invece in questo ambito il Deep learning nelle applicazioni di visione industriale è una tecnologia “spesso ancora immatura, ma che crescerà: occorre ‘insegnare’ alle reti neurali cosa e come fare, e ‘istruire’ l’intelligenza artificiale non è una cosa facile, servono specialisti, in molti casi ancora difficili da reperire. Ma prossimamente ci saranno anche delle semplificazioni di questi sistemi, per un uso più esteso, per cui oggi è difficile immaginare gli sviluppi futuri”.

Più in generale, la visione artificiale “sta evolvendo secondo due direttrici, due linee di sviluppo”, sottolinea Brioschi di Omron Electronics: “una è la visione artificiale che vuole essere una tecnologia a maggiore diffusione, e quindi più semplice da implementare. La seconda è la visione artificiale che punta a superare tutti i limiti che ancora ci sono in ambito industriale, ad esempio per quanto riguarda la velocità ed efficienza di processo e di produzione. All’aumentare della complessità delle soluzioni, aumenta la complessità degli strumenti, in ogni caso, come accade per ogni tecnologia, l’evoluzione tende a portare anche semplificazione”.

Stefano Casini

Giornalista specializzato nei settori dell'Economia, delle imprese, delle tecnologie e dell'innovazione. Dopo il master all'IFG, l'Istituto per la Formazione al Giornalismo di Milano, in oltre 20 anni di attività, nell'ambito del giornalismo e della Comunicazione, ha lavorato per Panorama Economy, Il Mondo, Italia Oggi, TgCom24, Gruppo Mediolanum, Università Iulm. Attualmente collabora con Innovation Post, Corriere Innovazione, Libero, Giornale di Brescia, La Provincia di Como, casa editrice Tecniche Nuove. Contatti: stefano.stefanocasini@gmail.com

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