La computer vision, o visione artificiale, è un campo dell’intelligenza artificiale (AI) che consente ai computer di interpretare e comprendere il contenuto visivo di immagini e video. Utilizza tecniche di apprendimento automatico, come il deep learning e le reti neurali convoluzionali (CNN), per addestrare i computer a riconoscere oggetti, persone, scene e attività.
In pratica, la computer vision permette ai computer di “vedere” e analizzare visivamente il mondo intorno a loro, in modo simile a come gli esseri umani usano la vista per comprendere l’ambiente. Questo può includere compiti come la classificazione delle immagini, il riconoscimento degli oggetti, la segmentazione delle immagini e il riconoscimento dei volti.
Le applicazioni della computer vision sono molteplici e si estendono in vari settori, dall’automazione industriale alla sicurezza, dalla medicina all’assistenza ai veicoli autonomi.
LA COMPUTER VISION NELL’AUTOMAZIONE
La computer vision gioca un ruolo cruciale nell’automazione, specialmente nell’ambiente industriale e produttivo:
- Ispezione Automatica: i sistemi di visione artificiale sono impiegati per l’ispezione automatica basata sull’imaging, il rilevamento dei difetti e la classificazione degli oggetti
- Guida dei Robot: fornisce ai robot la capacità visiva necessaria per navigare, manipolare oggetti e svolgere compiti complessi.
- Controllo Qualità: viene utilizzata per analizzare migliaia di prodotti o processi al minuto, notando difetti o problemi impercettibili all’occhio umano.
- Lettura di Codici a Barre e OCR: la computer vision permette la lettura automatica di codici a barre e il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR), essenziale per la tracciabilità e la gestione dell’inventario.
Queste applicazioni migliorano l’efficienza, riducono gli errori e aumentano la sicurezza, trasformando i processi industriali e produttivi.
QUALI SONO LE SFIDE DELLA COMPUTER VISION NELL’AUTOMAZIONE
Le sfide della computer vision nell’automazione sono molteplici e spaziano da aspetti tecnici a questioni etiche.
- Complessità degli Algoritmi: sviluppare algoritmi che possano riconoscere forme e oggetti con precisione e affidabilità è una sfida significativa
- Variabilità delle Condizioni Ambientali: la computer vision deve funzionare in ambienti diversi e con variazioni di luce, ombre e altri fattori che possono influenzare la percezione visiva.
- Elaborazione in Tempo Reale: l’elaborazione delle immagini e dei video in tempo reale richiede una grande potenza computazionale, specialmente per applicazioni come la guida autonoma.
- Integrazione con Altri Sistemi: la computer vision deve essere integrata con altri sistemi di automazione, il che può presentare sfide tecniche
I PROGRESSI RECENTI NELLA COMPUTER VISION PER L’INDUSTRIA
- Algoritmi di Vision Transformer (ViT): sviluppati nel 2021, i ViT hanno mostrato un’efficacia notevole nel riconoscere il contenuto delle immagini, superando le tradizionali reti neurali convoluzionali (CNN) in alcune applicazioni
- Miglioramento della Qualità e Riduzione dei Costi: In Francia, ad esempio, la computer vision è stata utilizzata per controllare le infrastrutture di rete in fibra ottica, portando a un significativo risparmio di costi e riduzione delle emissioni di CO2
- Aumento dell’Accuratezza: Gli algoritmi di computer vision ora possono analizzare migliaia di immagini al minuto con un’accuratezza del 95-98%, migliorando la qualità del lavoro e riducendo gli errori in fase di installazione delle nuove reti
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