L’evoluzione dei sistemi di visione nell’automazione industriale sta compiendo un passaggio architetturale significativo: dall’ispezione come funzione separata e spesso successiva al processo a un’integrazione profonda e reattiva all’interno del ciclo di controllo della macchina.
L’obiettivo non è più soltanto identificare un difetto o una non conformità, ma reagire istantaneamente, modificando i parametri operativi per correggere la produzione in tempo reale. In questa direzione si muove la proposta di B&R, divisione di ABB, che ha presentato una Smart Camera di nuova generazione progettata per portare l’intelligenza artificiale direttamente nel cuore del sistema di controllo.
Per riuscirci occorre però superare la latenza e la complessità dei sistemi tradizionali, che spesso demandano l’elaborazione dei dati di visione a PC industriali o controllori dedicati, esterni al loop di controllo primario. La nuova soluzione di B&R offre ai costruttori di macchine uno strumento compatto e plug-and-play capace di elevare la qualità, aumentare la produttività e ridurre gli sprechi, anche in scenari produttivi caratterizzati da elevata variabilità.
Indice degli argomenti
L’intelligenza si sposta a bordo camera
Il fulcro dell’innovazione proposta da B&R risiede nell’elaborazione locale delle immagini tramite tecnologia edge di ultima generazione.
La Smart Camera integra un processore dedicato all’intelligenza artificiale, Hailo, che consente di eseguire gli algoritmi di inferenza direttamente sul dispositivo. Secondo l’azienda, questa architettura garantisce un’efficienza energetica e prestazionale fino a 15 volte superiore rispetto ad altre soluzioni di processori presenti sul mercato.
Questo approccio decentralizzato all’elaborazione AI comporta vantaggi tangibili.
In primo luogo si elimina la necessità di un’infrastruttura hardware aggiuntiva per l’analisi delle immagini, semplificando l’architettura di macchina e riducendone l’ingombro.
In secondo luogo si riesce ad abilitare la capacità di reagire in tempo reale.
“Ciò che distingue la nostra nuova Smart Camera è la possibilità di integrarla nel sistema di controllo della macchina, consentendo di regolare e tarare la macchina on-the-fly”, spiega Florian Schneeberger, Chief Technology Officer di ABB Machine Automation (B&R). “Non si tratta più solo di vedere i difetti; si tratta di reagire ad essi all’istante”.
Questa capacità di agire sui dati nel momento stesso in cui vengono generati permette di passare da un controllo qualità passivo a un controllo di processo attivo e predittivo.
Un approccio ibrido per superare i limiti tradizionali
Un altro elemento qualificante della soluzione è la sua flessibilità operativa. La camera supporta un’ampia gamma di algoritmi basati su intelligenza artificiale forniti da MVTec, tra cui il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR), il rilevamento di anomalie e difetti, la classificazione e la segmentazione degli oggetti.
La vera potenza, tuttavia, risiede nella capacità di combinare questi modelli di deep learning con algoritmi di visione tradizionali, basati su regole predeterminate.
Questo approccio ibrido consente di orchestrare flussi di lavoro complessi, bilanciando la flessibilità e la capacità di generalizzazione dell’intelligenza artificiale con la velocità e la precisione deterministica dell’analisi convenzionale.
Un’applicazione tipica potrebbe eseguire, con un unico dispositivo e in una sola ispezione, l’identificazione di una variante di prodotto tramite classificazione AI, la rilevazione di difetti estetici minimi tramite algoritmi di anomaly detection e la verifica di un codice a barre tramite un algoritmo rule-based.
La piattaforma poi è stata ingegnerizzata per consentire il cambio delle ricette e dei modelli di intelligenza artificiale “al volo”, senza richiedere fermi di produzione o una riconfigurazione del sistema.
“I clienti possono cambiare modello e combinare gli algoritmi AI in sequenze personalizzate, senza dover interrompere la produzione”, aggiunge Schneeberger. I produttori possono così adattarsi rapidamente a nuove varianti di prodotto o a tipologie di difetto impreviste, integrando gradualmente l’IA in impianti esistenti.
Integrazione e accessibilità: abbattere le barriere all’adozione
L’adozione di tecnologie avanzate come l’intelligenza artificiale in ambito industriale si scontra spesso con la necessità di competenze specialistiche. Per superare questo ostacolo, la Smart Camera è stata progettata per integrarsi nativamente nell’ambiente di sviluppo Automation Studio di B&R.
Attraverso un’interfaccia a basso contenuto di codice (low-code), gli ingegneri dell’automazione, anche senza una profonda esperienza in AI, possono configurare gli algoritmi di visione, simularne i risultati e gestire i modelli.
“Gli ingegneri dell’automazione possono implementare la visione basata sull’intelligenza artificiale in poche ore, anziché in giorni”, afferma Schneeberger. La completa sincronizzazione con il sistema di controllo della macchina non solo semplifica l’implementazione ma aumenta l’efficacia complessiva dell’impianto (OEE) senza introdurre complessità aggiuntiva.
La qualità dell’immagine come fondamento della performance
Le prestazioni di un qualsiasi sistema di visione, specialmente se basato su deep learning, dipendono in modo critico dalla qualità e dalla consistenza delle immagini acquisite.
B&R ha affrontato questo aspetto attraverso una calibrazione di fabbrica di ottiche e illuminatori, che secondo l’azienda migliora la ripetibilità delle immagini di almeno un fattore dieci.
Un input di alta qualità si traduce direttamente in una maggiore accuratezza dei modelli AI, con una conseguente riduzione del tasso di falsi positivi e prestazioni più stabili e affidabili nel lungo periodo.
Questa attenzione alla robustezza del dato di input rende la soluzione adatta a settori con elevate esigenze di controllo qualità e soggette a variazioni di materiali, illuminazione e condizioni ambientali, come l’industria alimentare, farmaceutica, cosmetica, tessile e automobilistica.
La capacità di eseguire analisi multiple con un’unica acquisizione ottimizza i tempi di ciclo e riduce i requisiti hardware, generando miglioramenti misurabili in termini di produttività e qualità finale del prodotto.
