Machine vision nell’industria 4.0: cosa è, come funziona, applicazioni

Un aspetto fondamentale nell’Industria 4.0 è sicuramente la Machine Vision, ovvero la capacità da parte delle IA di “vedere” come se avessero occhi umani. Le possibili applicazioni di questa tecnologia sono molteplici: dal pick che consiste nel posizionamento e orientamento dei pezzi lungo la linea di produzione, alla misurazione, fino al controllo qualità.

Machine vision – cos’è

La machine vision è la possibilità, da parte di un’intelligenza artificiale, di acquisire ciò che la circonda attraverso il senso della vista, esattamente come facciamo noi umani. Il flusso dei dati delle immagini raccolte dalle telecamere viene elaborato da algoritmi matematici che sottintendono all’image processing. I sistemi di machine vision identificano le caratteristiche dell’immagine, basandosi su alcune caratteristiche come forme, dimensioni e spigoli. Possono inoltre misurare un oggetto nelle diverse dimensioni: lunghezza, altezza, profondità, area o volume.

In questo modo i robot sono in grado di percepire il mondo esterno in modo molto più preciso rispetto ai precedenti modelli basati sui sensori. Le applicazioni dei sistemi di visione nell’Industria 4.0 sono spesso integrate in un’unica soluzione: per esempio è possibile verificare la conformità dei prodotti ed al contempo effettuarne il conteggio utilizzando lo stesso programma di acquisizione immagini.

Le tecnologie di visione artificiale sono sempre più nel mirino delle aziende e i dati in merito confermano questo trend. Infatti, dopo un inevitabile calo nel 2020 a seguito della pandemia, la machine vision ha ripreso a crescere: in Europa l’aumento nel 2021 è stato del 17% e si stima un ulteriore 8% al termine del 2022.

Machine vision industria 4.0: come funziona

Come vengono acquisite le immagini dai sistemi di Machine Vision industria 4.0? Esistono due differenti sistemi di visione: 2D e 3D.

• Machine Vision 2D: Due sono i modi per ottenere immagini a due dimensioni. Nel primo viene impiegata una camera matriciale, che esegue un’istantanea di un campo bidimensionale. Nel secondo si utilizza invece una camera lineare la quale, attraverso un movimento tra camera e oggetto, esegue una scansione del secondo acquisendone linee di pixel. In entrambi i casi l’illuminazione è fondamentale che può essere diretta, diffusa o retroilluminazione. La Machine vision 2D è indicata per impieghi in cui è richiesto un contrasto elevato o qualora siano importanti texture e colore.
• Machine Vision 3D: Le tecniche della machine vision 3D possono essere raggruppate in due differenti modalità: nella prima viene utilizzata la scansione, nella seconda le istantanee.
  La scansione prevede l’utilizzo di sistemi a triangolazione laser tramite i quali l’oggetto viene accuratamente ricostruito in tre dimensioni. Nel caso delle istantanee si utilizzano invece tecniche volte a ricostruire la forma e la posizione degli oggetti nello spazio e ottenere una forma approssimata dell’oggetto: questa tecnica risulta meno precisa dell’altra.

Una volta acquisite le immagini, sono gli algoritmi di image processing ad eleborarne i dati a seconda delle task assegnate alla macchina. Vediamo di seguito come le possibilità date dalla Machine Vision offrono un ampio spettro di funzionalità.

Machine vision: applicazioni

La machine vision industria 4.0 è una tecnologia che prevede svariati usi:

• Pick-and-place: il robot calcola la traiettoria da effettuare in base alla posizione e all’orientamento del pezzo lungo la linea di produzione.
• Ispezione: attraverso l’analisi delle immagini è possibile verificare le condizioni del prodotto e individuare eventuali difetti o problemi.
• Identificazione: i sistemi di Machine Vision permettono la lettura di barcode permettendo di identificare e tracciare i prodotti.
• Misurazione: se consideriamo come esempio la fase di carico della merce, la conoscenza delle misure di un oggetto è necessaria.
• Affidabilità e rapidità: il monitoraggio eseguito da un operatore umano non può replicare la precisione dei sistemi di Machine Vision. I sistemi di visione sono in grado di controllare ogni prodotto senza essere soggetti a cali di attenzione nel tempo. I check sono rapidissimi.
• Svolta green: obiettivo fondamentale nell’industria 4.0 è la riduzione dell’impatto ambientale. Attraverso la machine vision si compie l’ennesimo passo verso soluzioni meno dannose per l’ambiente. Se consideriamo l’ambito logistico, la capacità di analizzare il livello di riempimento del rimorchio e lo stato del carico permetterà di utilizzare meno camion. Oltre ad una riduzione in termini di inquinamento si ha una riduzione di tempi e costi.

Non va inoltre sottovalutata la capacità di raccolta dati di questi sistemi. Le imprese di industria 4.0 seguono una logica data-driven al fine di perseguire un miglioramento continuo attraverso informazioni da elaborare. Il flusso di dati si converte in correzioni volte ad aumentare l’efficienza della propria impresa.

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