Deep learning

Sistemi innovativi di controllo qualità attraverso il deep learning

Introduzione

Che cos’è un sistema di visione industriale?

Con “sistema di visione” si intendono tutti quei sistemi composti da due elementi principali:
– L’hardware, quindi i componenti fisici come telecamere, obbiettivi, illuminatori, controllori.
– Il software, il quale analizza le immagini catturate dalla telecamera.
La combinazione di questi due elementi permette di eseguire operazioni di analisi e controllo visivo di componenti meccanici, biomedicali, automotive, farmaceutici e molto altro.

Che cos’è il deep learning?

Il deep learning è un tipo di apprendimento automatico in cui i computer formano grandi reti neurali artificiali simili a quelle del cervello umano. Queste grandi reti neurali ricevono algoritmi e quantità crescenti di dati, potenziando costantemente la capacità di “pensare” e “apprendere” dall’elaborazione di dati in continuo aumento. Il termine “deep” (profondo) si riferisce ai molti livelli che la rete neurale accumula nel tempo, migliorando le prestazioni proporzionalmente alla profondità della rete.

Sistemi di deep learning vs
sistemi di visione industriale tradizionale

La visione industriale si basa su regole, eccezioni e un insieme infinito di variabili. Va considerato sempre tutto. Una componente è presente o assente? Esattamente quanto è distante questo soggetto da quello? Dove un robot preleverà un dato componente? Si tratta di lavori quotidiani, presenti lungo le catene di montaggio di molte aziende. Cosa succede, però, quando le cose non sono chiare?

Riduce le incoerenze tra i diversi ispettori umani.

Funziona in maniera più affidabile anche se ridimensionato o riprodotto su altre linee.

Identifica i difetti in millisecondi, supportando le applicazioni ad alta velocità e migliorando la resa.

In grado di risolvere ispezioni complesse, applicazioni di classificazione impossibili o difficili per i classici algoritmi basati su regole.

Le applicazioni possono essere configurate rapidamente, velocizzando il proof of concept e lo sviluppo.

Gestisce le variazioni dei difetti per applicazioni che richiedono un apprezzamento delle deviazioni accettabili dal controllo.

La nostra squadra è in grado di lavorare e implementare sia sistemi tradizionali che innovativi.

Il software

Ci sono 4 tipi di approccio al sistema.

Il software mette a disposizione quattro strumenti per l’approccio a tutte le applicazioni, eventualmente combinabili tra loro in caso di necessità: questo rappresenta la vera potenzialità del software, che grazie a questa funzione é in grado di dare vita a diverse tipologie di soluzioni.
Solitamente tramite lo strumento “Localizzare” viene individuato il componente. Successivamente tramite “Analizzare” vengono cercati eventuali difetti, mentre “Leggere” associa, se è presente, un codice, una scadenza o una scritta al componente. Infine, in caso di individuazione di uno o più difetti, lo strumento “Classificare” può, appunto, elencarli in una lista.

Localizzare

É possibile verificare la presenza di componenti all’interno di un’immagine.

Analizzare

É possibile trovare difetti, imperfezioni, incompletezze mettendo a confronto l’immagine da analizzare con un set di immagini campione.

Classificare

É possibile classificare le immagini dando loro un nome (ad esempio differenziare una gamma di difetti sullo stesso pezzo, come graffi, bruciature, puntini etc..).

Leggere

É possibile leggere scritte anche distorte o incomplete.

Chi può trarre veri benefici da questo sistema di controllo?

I settori interessati da questa tecnologia possono essere: automotive, biomedicale, farmaceutico, tessile, food.
In generale tutte quelle aziende produttive che possiedono un settore dedicato al controllo qualità del prodotto.

ESEMPI DI UTILIZZO

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