Intelligenza Artificiale per tutti: risolvere il problema del controllo qualità grazie alla Machine Vision

3-giu-2024

L'Intelligenza Artificiale è ovunque - ma come può essere utilizzata in modo efficiente nelle attività più complesse di Machine Vision per aiutarti a superare le tue sfide di controllo qualità? E inoltre, l'IA può rendere accessibile a chiunque la tecnologia della Machine Vision? 

Detecting contamination of ice cream containers.
Detecting contamination of ice cream containers.

La Machine Vision minimizza gli sprechi e i prodotti difettosi oltre a semplificare le ispezioni di routine, comprese quelle manuali. Tuttavia, molti pensano che sia necessario essere degli esperti per poter implementare correttamente le soluzioni di Machine Vision. E se esistesse una soluzione che permette a singoli individui e operatori di sistema di utilizzare facilmente la tecnologia, rendendo i processi più efficienti e flessibili e risolvendo le loro sfide in modo semplice e senza stress? 

Ti presentiamo Inspector83x con tecnologia IA di SICK. Inspector83x è stato progettato all'insegna della facilità d'uso, grazie alle funzionalità di intelligenza artificiale integrate nel dispositivo che consentono di eliminare le complessità legate all’esigenza di dover riconfigurare il sistema di Machine Vision ogni volta che cambia il design dei prodotti o degli imballaggi. Per risolvere questi problemi non è più necessario trascorrere lunghe ore di programmazione con regole complesse o contattare uno specialista di Machine Vision, anche gli operatori più inesperti possono semplicemente aggiungere un nuovo esempio di prodotto e la fotocamera imparerà da sola. 

E soprattutto, in genere non ci vogliono più di 100 secondi per iniziare. 

Esaminiamo alcune sfide tipiche in cui l'IA e Inspector83x possono eliminare i problemi più comuni del controllo qualità: 

1. Accessibile a tutti 

L'intelligenza artificiale è la chiave dell'efficienza dei costi per il controllo qualità in linea ad alta velocità di un prodotto, di un assemblaggio o di un imballaggio. Inoltre, migliora la capacità di distinguere tra prodotti buoni o difettosi nei processi di produzione e può persino eseguire operazioni di selezione in base a criteri specifici. Con pochi semplici passaggi, l'operatore può raccogliere immagini di esempi adatti o di diverse categorie di oggetti e addestrare l'Inspector83x utilizzando gli strumenti integrati di IA (processo conosciuto anche come "edge-learning“, perché il training del sistema avviene direttamente a bordo della camera. Questo permette all'utente d'insegnare all'Inspector83x a distinguere tra corretto ed errato, e infine eseguire l'ispezione in modalità operativa. L'operatore può dunque gestire tutte queste operazioni semplicemente attraverso un normale browser web, senza la necessità di alcuna attrezzatura speciale. 

 

The AI tools of the Inspector83x make it easy to teach it.
The AI tools of the Inspector83x make it easy to teach it.

2. Si adatta ai cambiamenti 

Una volta che il controllo qualità è stato configurato e funziona in modo fluido ed efficiente in modalità operativa, può sorgere la necessità d'implementare un nuovo design di prodotto o un nuovo layout del packaging per un piccolo lotto. L'operatore può facilmente riconfigurare gli strumenti di IA in esecuzione sull'Inspector83x semplicemente premendo un tasto e aggiungendo le immagini di esempio del nuovo prodotto, mentre la ricetta precedente rimane salvata per eventuali usi futuri. 

3. Semplifica tutto ciò che è complesso 

La Machine Vision basata su regole predefinite può risolvere anche applicazioni complesse, ma richiede tempo per essere configurata, richiede la conoscenza dei limiti e talvolta porta a risultati non soddisfacenti a causa dell’aspetto dell’oggetto che può variare in modo imprevisto. Ad esempio, Nestlé utilizza cucchiai trasparenti posizionati all'interno di contenitori di alluminio, dove la posizione e l'aspetto del cucchiaio variano all'interno di ogni contenitore. Questo può rappresentare una sfida per alcuni sistemi di Machine Vision, in quanto il cucchiaio è difficile da individuare. Per saperne di più, leggi questo articolo (Nestlé). 

Con l'ausilio dell'Inspector83x e il servizio cloud SICK dStudio, è possibile addestrare la rete neurale utilizzando grandi quantità di immagini per ottimizzare la precisione e la velocità del sensore. Il servizio dStudio consente una comoda gestione dei dati e un'annotazione collaborativa, permettendo a chiunque all'interno dell'organizzazione di contribuire alla gestione dei dati. 

 

Ecco alcuni esempi di applicazioni che possono essere risolte facilmente con l'IA: 

Rilevamento della contaminazione dei contenitori di gelato: nella produzione di gelati, prima di riempire un contenitore con del delizioso gelato, è necessario assicurarsi che i contenitori non siano contaminati, ad esempio, da residui vari od oggetti estranei. La versatilità del sensore di visione 2D Inspector83x risiede nel fatto di utilizzare l'IA per identificare in maniera rapida e affidabile qualsiasi tipo di contaminazione. Questo riduce il rischio di eventuali richiami del prodotto e lamentele da parte dei consumatori. 

Visione artificiale
Controllo qualità supportato da IA senza stress
Inspector83x
It's easy to configure the Inspector83x by teaching it samples of empty and clean containers.
It's easy to configure the Inspector83x by teaching it samples of empty and clean containers.

Aggiungere una nuova immagine di un gelato? L'Inspector83x gestisce senza problemi la velocità elevata di elaborazione e il basso contrasto in questa applicazione. Grazie alle sue funzioni d'Intelligenza Artificiale, il dispositivo può essere configurato in maniera molto semplice, insegnando all'Inspector83x a riconoscere i campioni di contenitori vuoti e puliti. Nel caso in cui sia necessario cambiare il design dell'imballaggio, va semplicemente ripetuta la configurazione, con nuove immagini di esempio. 

 

Ulteriori vantaggi del controllo qualità con IA 

The Inspector83x can be used for quality assurance and the verification of labels.
The Inspector83x can be used for quality assurance and the verification of labels.

In molti processi di produzione di beni di consumo è fondamentale che le etichette dei prodotti o degli imballaggi contengano le informazioni corrette, in quanto non fungono solo da pubblicità ma anche da garanzia di tracciabilità del prodotto. È inoltre fondamentale che le etichette vengano applicate ai prodotti nella posizione corretta e che siano di qualità eccellente. 

Il sensore di visione 2D Inspector83x rende possibile tutto questo, eseguendo simultaneamente tutte le necessarie ispezioni anche a velocità molto elevate. Grazie alle sue funzioni di intelligenza artificiale e agli strumenti basati su regole per l'OCR e l'OCV, è possibile controllare e convalidare in modo affidabile diversi attributi delle etichette. Ciò contribuisce a ridurre gli sprechi e migliorare il throughput. 

 

Inspector83x – Controllo qualità senza stress con tecnologia IA 

Grazie al potere dell'intelligenza artificiale integrata nell'Inspector83x, la Machine Vision diventa semplice da usare per chiunque. 

È giunto il momento di porre fine allo spreco di materiale o ai prodotti difettosi, ai lunghi tempi di configurazione, alla costosa riconfigurazione e, infine, alla complicata integrazione o ai dati intrappolati nello shop floor. 

L'Inspector83x rappresenta il nuovo standard nell'ambito del controllo qualità visivo. Semplice e affidabile, così come dovrebbe essere la Machine Vision. 

 

 

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