Il mercato si è finalmente aperto ai sistemi di visione come componenti sempre più chiave del sistema di fabbrica. Anche grazie al deep learning.
L'impiego dei sistemi di visione nelle linee produttive ha una lunga storia alle spalle e il loro contributo non è mai stato, in linea di principio, diverso da quello di oggi. "I sistemi di visione - ci ha spiegato Marco Diani, Presidente e Co-Fondatore di Image S, durante SPS - hanno sempre generato dati che venivano collezionati da server centrali e poi utilizzzti per migliorare la produzione".
Ciò che è cambiato sta nell'integrazione con sistemi di automazione che adottano lo stesso approccio. Questa integrazione aiuterà sempre di più la digitalizzazione e, di conseguenza, il progressivo miglioramento dei processi produttivi. Le imprese lo hanno capito e si sono avvicinate al comparto della machine vision, anche grazie a un progressivo abbassamento dei costi. Sono anche migliorate le prestazioni dei sistemi e in questo senso l'evoluzione è continua e in costante accelerazione.
Di certo si va verso i sistemi embedded e l'intelligenza artificiale, in particolare con applicazioni sempre più estese di deep learning. A Parma, Image S ha presentato due nuovi prodotti - Halcon 18.05 di MVTec Software e Retina di Squeezebrains - che implementano metodi diversi per classificare gli oggetti.
Più in dettaglio, Halcon 18.05 è una piattaforma inferenziale di deep learning ottimizzata per processori x86 e pensata per gli sviluppatori di applicazioni di machine vision. Creazione tutta italiana, Retina è invece una libreria di sviluppo focalizzata sul riconoscimento degli oggetti dopo una fase di apprendimento supervisionato.
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