Tateo’s Interdisciplinary Lifelong Learning Project
T I L L L
LEARNING - SHARING - NETWORKING
Learning, knowledge sharing and Communities engagement about:
Artificial Intelligence, Augmented / Virtual / Mixed Reality, Automation,
Electronics, Computer Science and Information Technology, Mobile
Technologies, Problem Solving, Readings, Social Media, Simulation,
Computer Vision, Work and Soft Skills
by Tateo Giovanni Battista
________________________
LEARNING
COMPUTER VISION
Reproduction of the human vision by means of an artificial
system.
La riproduzione della visione umana per mezzo di un sistema
artificiale.
Hashtag
keywords: #ArtificialVision #ComputerVision #FrameGrabber
#ImageAcquisition #ImageProcessing #ImageSensor
#Imaging #Lighting #MachineVision
#Optics #TILLL #TateoBlog
Sommario. La visione artificiale cerca da sempre di replicare artificialmente i sensi umani — in particolare la vista, la fonte di gran parte delle nostre informazioni. Un sistema moderno tipico si compone di un’unità di acquisizione immagini, una di memorizzazione, una di elaborazione e infine un’interfaccia di visualizzazione. L’elaborazione interpreta le immagini per estrarne informazioni utili; in ambito industriale (la cosiddetta “machine vision”) viene impiegata per controlli qualità, guida robot, misurazioni non invasive, automazione e molto altro. Oggi, grazie all’aumento della potenza di calcolo e alle tecniche di intelligenza artificiale — tra cui deep learning ed edge computing — le fasi di analisi possono addirittura essere distribuite e svolte localmente già all’interno delle unità di acquisizione, rendendo questi sistemi sempre più efficienti, versatili e diffusi.
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Indice dei contenuti.
The topics treated in this article are summarized below by means of the
list of the titles of its paragraphs.
Gli argomenti trattati in questo articolo vengono di seguito
sintetizzati mediante l'elenco dei titoli dei suoi paragrafi.
§1.
The computer-based artificial vision: the Computer Vision.
La visione artificiale basata su elaboratore elettronico: la Computer
Vision.
§2.
The image acquisition stage of an artificial vision system.
Lo stadio di acquisizione delle immagini di un sistema di visione
artificiale.
§3. The image processing stage of an artificiale vision system.
Lo stadio di elaborazione delle immagini di un sistema di visione
artificiale.
§4. The archiving of digital images at the new era.
L'archiviazione delle immagini digitali nella nuova era.
§5. The visualization of the image processing results.
La visualizzazione dei risultati della elaborazione delle
immagini.
§6. The machine vision.
La visione industriale.
§7. The embedded vision.
La visione embedded.
§8. Events dedicated to artificial vision.
Eventi dedicati alla visione artificiale.
§9. Sources and insight.
Fonti ed approfondimenti.
§10. More generally.
Più in generale.
§11. "Artificial Vision" section articles Index.
Indice degli articoli della sezione "Visione Artificiale".
§12. Stay up to date.
Rimani aggiornato.
§13. Let's keep in touch.
Teniamoci in contatto.
§14. Something about the author Giovanni Battista Tateo.
Qualcosa sull'autore Giovanni Battista Tateo.
I hope you find something interesting inside, something that
is akin to your favorite topics and your way of thinking. Enjoy the
reading.
Spero che tu trovi qualcosa di interessante all'interno,
qualcosa che sia affine ai tuoi argomenti preferiti ed al tuo modo
di pensare. Buona lettura.
§1.
The computer-based artificial vision: the Computer Vision.
La visione artificiale basata su elaboratore elettronico: la Computer
Vision.
The ever-increasing demand for quality, the trend towards
zero-defect production, increasingly fierce competition and the
need to contain costs, force companies to face a new way of thinking:
today a reliable and accurate quality control is required for every
single piece. Statistical sampling cannot guarantee the required
quality. On the other hand, the use of increasingly automated,
flexible and fast production methods make manual control absolutely
inapplicable, since manual control is unable to provide guarantees of
repeatability and stability and is also economically
inconvenient. For this reason, the industrial world is increasingly
making use of computer vision systems.
La richiesta sempre crescente di qualità, la tendenza verso la
produzione a zero difetti, la competizione sempre più serrata e
la necessità di contenere i costi, costringono le aziende ad affrontare
un nuovo modo di pensare: oggi è richiesto un controllo di qualità
affidabile ed accurato di ogni singolo pezzo. Il campionamento
statistico non può garantire la qualità richiesta. D'altronde il ricorso
a metodologie produttive sempre più automatizzate, flessibili e veloci,
rendono il controllo manuale assolutamente inapplicabile, dal momento
che il controllo manuale non è in grado di fornire garanzie di
ripetibilità e stabilità ed inoltre è economicamente
sconveniente. Per questo motivo il mondo industriale fa sempre più
ricorso ai sistemi di visione artificiale.
What is computer vision? Who has never dreamed of seeing a car
moving autonomously along a path, or of meeting a robot that greets
us after recognizing us, or a camera installed under a bridge that
is able to automatically recognize the license plate, is from this
wing. identity of the owner, of the cars that violate the highway
code. All these systems contain within them a very intelligent
vision system that are able to extract information from an
image.
Che cos’è la computer vision? Chi non ha mai sognato di vedere
una automobile di muoversi autonomamente lungo un tracciato,
oppure di incontrare un robot che dopo averci riconosciuti ci
saluta, oppure una camera installato sotto un ponte che è in grado
di riconoscere automaticamente la targa, è da quest’ala identità
del proprietario, delle auto che violano il codice della strada.
Tutti questi sistemi contengono al loro interno un sistema di
visione molto intelligente che sono in grado di estrarre
informazioni da una immagine.
Vision, that is the ability to perceive the environment, is the
first task that we try to give to a robot in an attempt to
recreate and emulate the human biological system, by replacing the
eyes with artificial vision systems.
Nowadays, the world is submerged by images produced
in various ways and for different reasons: there are the images
acquired by the skips in orbit around the earth, the myriads of
images produced by mobile devices and published and disseminated
on the network by means of of modern social media, the images
produced by video surveillance systems placed in critical and
strategic places mainly for security reasons. The number of images
is so large that it is necessary to process them automatically to
detect, as fast as possible.
La visione, ossia la capacità di percepire l’ambiente è Il primo
compito che si cerca di conferire ad un robot nel tentativo di
ricreare ed emulare il sistema biologico umano, per mezzo della
sostituzione gli occhi con dei sistemi di visione
artificiale.
Al giorno d'oggi, il mondo è sommerso da immagini prodotte
in vario modo ed a diverso titolo : ci sono le immagini acquisite
dai saltelli tin orbita intorno alla terra, le miriadi di immagini
prodotte dai dispositivi mobili e pubblicate e diffuse sulla rete
per mezzo dei moderni social media, le immagini prodotte dai
sistemi di video sorveglianza disposte in luoghi critici e
strategici prevalentemente per motivi di sicurezza. Il numero di
immagini è così grande che è necessario elaborarle in modo
automatico per rilevare, il più velocemente possibile.
Computer Vision
consists of a series of processes that aims to generate an approximate
model of the three-dimensional (3D ) real world starting from single
or multiple bi-dimensional (2D) images. The principal aim of the
artificial vision is that to reproduce the human vision. By the
"vision" therm we mean not only the acquisition of a two-dimensional
photograph of an area of interest, but above all the interpretation
of what is contained in that area. An artificial vision system is an
equipment able to acquire images from real world and to elaborate them
in order to obtain useful information for our purposes. It generally
is composed by the following functional units: an acquisition unit, a
storage unit, a processing unit and a visualizzazione unit.
La Visione Artificiale consiste in una serie dei processi
che mirano a creare un modello approssimato del mondo reale (3D)
partendo da singole o multiple immagini bidimensionali (2D). Lo
scopo principale della visione artificiale è quello di riprodurre la
vista umana. Con il termine "Vedere" noi intendiamo non solo
l'acquisizione di una fotografia bidimensionale di un'area di
interesse, ma soprattutto l'interpretazione del contenuto di
quell'area. Un sistema di Visione Artificiale è un apparato in grado
di acquisire immagini ed effettuare elaborazioni per trarne
informazioni utili per i nostri scopi. Esso generalmente è composto
dalle seguenti unità funzionali: una unità di acquisizione, una
unità di memorizzazione, una una unità di elaborazione, ed una unità
di visualizzazione.
Hashtag keywords: #artificialVision #computerVision #zeroDefects #repeatability
#stability
References.
(1) SISTEMI DI VISIONE ARTIFICIALE by Q VISION-TECH
(2)
Visione Artificiale, Wikipedia
(3) A Tutorial on Image Processing, part of the documentation of the
Visilog software, Noesis.
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§2. The image acquisition stage of an artificial vision system.
Lo stadio di acquisizione delle immagini di un sistema di
visione artificiale.
Generally the acquisition unit of an artificial vision system,
commonly synthetically identified also with the term of "imaging
unit", is basically composed of an illumination device, an optical
assembly, a camera and an electronic acquisition board, commonly
called "frame grabber” and mounted within an electronic computer. The
illumination device task is to lighting the object of interest with a
specific and controlled light radiation. The optical assembly provides
the adequate visual coupling between the camera and the object of
interest, so that the object is completely framed (field of view) and
has the correct contrast and optical focusing conditions. The camera
contains the electronic sensor able to capture the light radiations
that contains the information on the image and therefore that on the
real object framed by the entire vision system. The frame grabber has
the task to format the image captured by the camera in a format that
enable it to be stored and processed within the electronic computer
that host it. Depending on the specific purposes of the vision
application, acquisition techniques may vary. In particular, the
number, size and technology of the sensors chosen may vary. The most
common configurations of the acquisition unit are the following: the
acquisition of two-dimensional images (briefly 2D) in the visible
optical field; acquisition of thermal images contained in the infrared
optical range (briefly IR); acquisition of vector images (named scan
lines) that are useful for processing of continue images (named web
inspection); acquisition of three-dimensional images (briefly 3D)
using for example the so that "laser ranging technique" based on
profilometric principle, or the "time of flight" (briefly ToF)
technique, or the photogrammetric one; and finally the image
acquisition based on X-ray.
{In genere il l'unità di acquisizione delle immagini di un
sistema di visione artificiale, comunemente identificato col termine
inglese di "Imaging unit", è composto da un dispositivo di
illuminazione, un gruppo ottico, una telecamera ed una scheda
elettronica di acquisizione, comunemente detta in lingua inglese
"frame grabber” ed installata all'interno di un calcolatore
elettronico. Il compito del dispositivo di illuminazione è quello di
proiettare sull'oggetto di interesse una radiazione luminosa
specifica e controllata. Il gruppo ottico fornisce l'opportuno
accoppiamento visivo tra la telecamera e l’oggetto di interesse, in
modo che l'oggetto sia inquadrato interamente (field of view) e
nelle corrette condizioni di contrasto e fuoco. La telecamera
contiene il sensore per catturare le radiazioni luminose che
contengono l’informazione sulla immagine e quindi sull’oggetto
inquadrato dall’intero sistema di visione. La scheda di acquisizione
ha il compito di formattare l'immagine catturata dalla telecamera in
un formato opportuno affinché essa possa essere memorizzata ed
elaborata all'interno del calcolatore elettronico che la ospita. A
seconda degli scopi specifici dell'applicazione di visione, le
tecniche di acquisizione possono variare. Nello specifico possono
variare: il numero, le dimensioni e la tecnologia dei sensori
scelti. Le configurazioni più comuni dell’unità di acquisizione sono
le seguenti: acquisizione di immagini bidimensionali (in breve 2D)
nello spettro ottico del visibile; acquisizione di immagini
termiche, ossia nell’intervallo di frequenze dell’infrarosso (in
breve IR); acquisizione di immagini vettoriali (dette scan-lines)
utili per elaborazioni di immagini continue (dette web inspection);
acquisizione di immagini tridimensionali (in breve 3D) utilizzando
per esempio la tecnica del laser ranging basata sul principio della
profilometria, oppure la tecnica del tempo di volo (in breve ToF), o
della fotogrammetria; ed infine l’acquisizione di immagini basata
sui raggi X}
If you wont to study in depth the image acquisition stage of
an artificial vision system, then I invite you to continue the
exploring of the area dedicated to Artificial Vision of the
Learning section of the
Tateo~Blog by reading the
following article that describes in more detail che the
components of the Image Acquisition Unit and give you an overview of
major acquisition techniques that can be used depending on the purpose
of the specific artificial vision application.
.Se vuoi approfondire lo studio dello stadio
acquisizione di un sistema di visione artificiale, allora ti
invito a proseguire la esplorazione della area dedicata alla
Visione Artificiale della sezione
Learning di
Tateo~Blog con la lettura
dell'articolo seguente che descrive con maggiore dettaglio i
componenti dell'Unità di Acquisizione delleImmagini e mostra una
panoramica delle principali tecniche di acquisizione che possono
essere utilizzate a seconda dello scopo della specifica
applicazioni di visione artificiale.
The image acquisition
L'acquisizione delle immagini
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§3.
The image processing stage of an artificiale vision system.
Lo stadio di elaborazione delle immagini di un sistema di
visione artificiale.
Il sottosistema di elaborazione di un sistema di visione
artificiale è costituito fondamentalmente da un algoritmo che
elabora l'immagine acquisita per dare ad essa un significato,
ossia per estrarne da essa le informazioni ricercate. Per la
elaborazione delle immagini (Image Processing in lingua
anglosassone), esistono tecniche specifiche a seconda delle
informazioni che si intende estrarre dalle immagini acquisite. Se
vuoi approfondire l’argomento ti invito a proseguire
l'esplorazione della sezione Visione Artificiale di
Tateo~Blog con la lettura
dell’articolo seguente che fornisce una introduzione sulle origini
e la storia dell'image processing ed analizza le varie
informazioni che è possibile estrarre dalle immagini e le
principali tecniche di elaborazione che possono essere
utilizzate. L'articolo inoltre passa in rassegna i principali strumenti,
principalmente software, che sono disponibili per la
progettazione e sviluppo di algoritmi di elaborazione delle
immagini.
The image processing
La elaborazione delle immagini
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§4. The archiving of digital images at the new era.
L'archiviazione delle immagini digitali nella nuova era.
The images contain more information than the scalar
quantities. For this reason, their digital representation in
electronic computers or storage devices requires special
attention.
The new scenarios due to the growing trend to the digitalization of
books or archive docs, and to the sharing of information by means of the
web, has given rise new needs such.
So you will easily understand that image storage has become a
significant aspect of the sizing and performance of a computer vision
system today.
Le immagini contengono più informazioni rispetto alle grandezze
scalari. Per questo motivo la loro rappresentazione digitale all'interno
dei calcolatori elettronici o dei dispositivi di archiviazione richiede
una attenzione particolare.
I nuovi scenari dovuti alla crescente tendenza alla
digitalizzazione di libri o documenti d'archivio e alla condivisione di
informazioni tramite il web, hanno dato origine a nuove esigenze.
Quindi voi comprenderete facilmente che oggi l'archiviazione delle
immagini è diventato un aspetto significativo per il dimensionamento e
delle prestazioni di un sistema di visione artificiale.
If you wont to study in depth the data archiving stage of an
artificial vision system, then I invite you to continue the exploring of
the area dedicated to Artificial Vision of the Learning section of the Tateo~Blog by reading the following article.
.Se vuoi approfondire lo studio dello stadio di
archiviazione dei dati di un sistema di visione artificiale, allora ti
invito a proseguire la esplorazione della area dedicata alla Visione
Artificiale della sezione Learning di Tateo~Blog con la lettura dell'articolo seguente.
Memorization of the digital images for their processing and
archiving.
Memorizzazione delle immagini digitali per la loro elaborazione e
archiviazione.
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§5. The visualization of the image processing results.
La visualizzazione dei risultati della elaborazione delle
immagini.
Once the images have been processed by the processing
subsystem, the results must be communicated externally.
{Una volta che le immagini sono state elaborate dal
sottosistema di elaborazione i risultati devono essere comunicate
all'esterno}
Visualization subsystem. The visualization subsystem
is the stage of the artificial vision system that takes care of the
communication of the results. Generally this stage is composed of a
graphic output device, such as a monitor. The content and style of
information presentation must be commensurate with the user who is often
the end user of the control chain. For this reason the information
provided must be concise, essential, and free from the technicalities of
image processing technology. It is also advisable to use any stratagem
to facilitate its use by the user, such as using colors or styles to
emphasize particular conditions.
{Sottosistema di visualizzazione. Il sottosistema di
visualizzazione è lo stadio del sistema di visione artificiale
che si prende carico della comunicazione dei risultati. Generalmente
questo stadio è composto da un dispositivo grafico di output, come
per esempio un monitor. Il contenuto e lo stile di esposizione delle
informazioni deve essere commisurato al fruitore che spesso è
l'utente finale della catena di controllo. Per questo motivo le
informazioni fornite devono essere sintetiche, essenziali, e prive
dei tecnicismi propri della tecnologia di elaborazione delle
immagini. E' consigliabile anche utilizzare qualsiasi stratagemma
per facilitarne la fruizione da parte dell'utente, come per esempio
usare colori o stili per enfatizzare particolari condizioni}
Augmented Reality. Since the information you provide
is related to the acquired images, then when there is a continuous
flow of images, i.e. a video to be clear, it may be useful to view
the information overlaid (overlay) to the images that generated
them, in order to allow an immediate comparison between raw data
(RAW data) and result of the processing. This technique is at the
basis of the emerging technologies of Augmented Reality (AR), whose
principle is precisely to add other related information to the
image, in order to increase its informative content.
{Augmented Reality. Poiché le informazioni che si
forniscono sono relative alle immagini acquisite, allora quando si
ha un flusso continuo di immagini, ossia un video per intenderci,
può essere utile visualizzare le informazioni sovrapposte
(overlay) alle immagini che le hanno generate, in modo da
permettere un riscontro immediato tra dato grezzo (RAW data) e
risultato della elaborazione. Questa tecnica è alla base della
tecnologie emergente della Realtà Aumentata (AR), il cui principio
è, per l'appunto quello di aggiungere alla immagine altre
informazioni correlate, al fine di aumentarne il contenuto
informativo}
If you want to deepen the study of this new technology, then
I invite you to read the following article which belongs to the
"Extended Realities" section of TILLL.
{Se vuoi approfondire lo studio di questa nuova
tecnologia, allora ti invito a leggere il seguente articolo che
appartiene alla sezione "Extended Realities" di TILLL.
The Augmented (real) Reality.
La Realtà (Reale) Aumentata.
Application to Railway Diagnostics. A
demonstration of the effectiveness of this visualization technique is
represented by an image processing system that I created for the
diagnostic control of the mechanical systems for anchoring the rails
to the sleepers. The acquisition system consists of a line-by-line
scan of the railway's ground infrastructure. The images thus obtained
are processed to detect possible anomalies of the infrastructure, such
as the lack of a fastening component. Now, while viewing the images
acquired and processed in (almost) real-time it is useful to receive,
superimposed on the image, also the results of the processing. If the
overlapping information is appropriately highlighted with the use of
color, then its use becomes simplified and effective, even if the
frame rate is high.
Applicazione alla Diagnostica Ferroviaria. Una
dimostrazione della efficacia di questa tecnica di visualizzazione è
rappresentata da un sistema di elaborazione di immagini che ho
realizzato per la il controllo diagnostico dei sistemi meccanici di
ancoraggio delle rotaie alle traversine. Il sistema di acquisizione
consiste nella scansione linea-per-linea della infrastruttura di
terra della ferrovia. Le immagini così ottenute sono elaborate per
rilevare possibili anomalie della infrastruttura, come per esempio
la mancanza di un componente di ancoraggio (fastening). Orbene,
durante la visione delle immagini acquisite ed elaborate in (quasi)
real-time è utile ricevere, sovrapposta alla immagine, anche i
risultati della elaborazione. Se poi le informazioni sovrapposte
sono opportunamente evidenziate con l'uso del colore, allora la
fruizione delle stesse diventa semplificata ed efficace, anche se il
frame rate è elevato.
If you want to learn more about railway diagnostic, I invite
you to continue consulting the Learning section of Tateo's
Interdisciplinary Lifelong Learning (TILLL) by reading the following
article.
Se vuoi approfondire l'argomento sulla diagnostica
ferroviaria ti invito a proseguire la consultazione della
sezione Learning di Tateo's Interdisciplinary Lifelong Learning
(TILLL) con la lettura dell’articolo seguente.
The Railway diagnostic
La diagnostica ferroviaria
Computer vision. Sometimes the complexity of the
information to be displayed is such as to require technical
specifications for their display by means of digital displays. Think
for example of the representation of complex three-dimensional
objects. For these particular representations of the data and results
produced by a vision system, the Computer Vision technique is
used.
{Computer vision. Talvolta la complessità delle
informazioni da visualizzare è tale da richiedere specifiche
tecniche per la loro visualizzazione per mezzo di visualizzatori
digitali. Si pensi ad esempio alla rappresentazione di oggetti
tridimensionali complessi. Per queste particolari rappresentazioni
dei dati e dei risultati prodotti da un sistema di visione si fa
ricorso alla tecnica di Computer Vision}
If you want to learn more about computer vision, I invite
you to continue consulting the Learning section of Tateo's
Interdisciplinary Lifelong Learning (TILLL) by reading the following
article which deals more extensively with the topic of Computer
Graphics
{Se vuoi approfondire l'argomento sulla computer vision ti
invito a proseguire la consultazione della sezione Learning di
Tateo's Interdisciplinary Lifelong Learning (TILLL) con la lettura
dell’articolo seguente che tratta in modo più esteso l’argomento
della Computer Grafica}
The graphic representation by means of the modern technologies of
electronic computing
La rappresentazione grafica per mezzo delle moderne tecnologie di
calcolo elettronico
Hashtag keywords:
#imageProcessing #computerVision #augmentedReality
3D Imaging. 3D imaging is a process of creating the illusion of depth in an
image, a process that can be traced back to the early 1500’s in
Leonardo Da Vinci’s work. In regards to industrial applications,
technological advancements and specialized inspection techniques have
allowed users to obtain accurate and timeless 3D data on objects, by
providing a 3D image for testing purposes.
[IT] 3D Imaging 3D. L'imaging 3D è un processo
di creazione dell'illusione della profondità in un'immagine,
un processo che può essere fatto risalire ai primi anni del
1500 nell'opera di Leonardo Da Vinci. Per quanto riguarda le
applicazioni industriali, i progressi tecnologici e le
tecniche di ispezione specializzate hanno consentito agli
utenti di ottenere dati 3D accurati e senza tempo sugli
oggetti, fornendo un'immagine 3D a scopo di test.
If you want to learn more about 3D Imaging, I invite you
to continue consulting the Learning section of Tateo's
Interdisciplinary Lifelong Learning (TILLL) by reading the
following article.
[IT] Se vuoi approfondire l'argomento visualizzazione
di immagini tridimensionali ti invito a proseguire la
consultazione della sezione Learning di Tateo's
Interdisciplinary Lifelong Learning (TILLL) con la lettura
dell’articolo seguente
Three-dimensional Imaging
La visualizzazione di imagini tridimensionali
(VS.4.1)
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§ 6. The machine vision.
La visione industriale.
La visione Industriale (Machine Vision in lingua
anglosassone) è l'insieme della tecnologia e dei metodi
utilizzati per eseguire analisi ed ispezioni automatiche
basate sulla elaborazione delle immagini. Ho affrontato la
applicazione della visione artificiale, sia al campo
manifatturiero per il controllo di qualità e di processo, sia
al campo ferroviario per l’ispezione della infrastruttura ad
opera di veicoli diagnostici o per l’ispezione dei veicoli
ferroviari per mezzo di postazioni fisse. Questa attività è
nota in lingua anglosassone col termine di “machine vision”.
La progettazione di queste applicazioni è molto interessante
dal punto di vista ingegneristico perché comporta il
coinvolgimento contemporaneo di molte competenze tecniche.
Ottica, illuminotecnica, opto-elettronica, pneumatica,
elettronica, comunicazioni elettriche, image processing,
statistica, analisi dei dati, meccanica, calcolo
fluido-dinamico e strutturale, controllo automatico: sono solo
alcune delle competenze che sono comunemente impiegate in un
progetto di macchine vision.
La visione industriale rappresenta la applicazione della
visione artificiale al contesto specifico del mondo
industriale. L'oggetto di osservazione quindi è
rappresentato da un prodotto o da una infrastruttura che
costituisce il business di un'impresa industriale. Il fine è
quello di verificare (vedere) lo stato dell'oggetto di
osservazione ed in riferimento a questo eseguire delle
prestabilite azioni attuative. Quindi, riassumendo, un
sistema di visione industriale è un sistema di visione con
in aggiunta le seguenti caratteristiche:
- Contesto industriale;
- Sottosistema di attuazione del
controllo.
Alcune delle applicazioni tipiche della visione
industriale sono: la ispezione automatica (Automatic
Inspection), la guida dei robot (Robot Guidance), il
controllo di processo e di qualità (Quality Assurance
OCV), la selezione (Sorting), la movimentazione dei
materiali (Material Handling) la identificazione
(Identification) la supervisione e la video sorveglianza
(Surveillance), la misurazione ottica (Optical Gauging),
la prototipazione ed il reverse engineering (Object
Scanning), la archiviazione dei documenti (Data Entry), la
biometria, il telerilevamento.
Se vuoi approfondire l'argomento sulla visione
industriale ti invito a leggere il seguente articolo che
tratta in modo più esteso l’argomento.
Machine Vision: the industrial application of the Artificial
Vision.
Machine Vision: l'applicazione industriale della Visione
Artificiale.
(
VS.5
)
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§7. The embedded vision.
La visione embedded.
In recent years, due to the emergence of new automation models,
there is a growing need for artificial vision systems to
integrate all the functions performed by an entire artificial
vision system into a single device. This new family of vision
systems called “embedded” is evolving so rapidly that it is
rapidly transforming into an important and promising
technological trend.
Negli ultimi anni, a causa dell’affermarsi dei nuovi modelli di
automazione sta nascendo per i sistemi di visione artificiale
l’esigenza di integrare in un unico dispositivo tutte le
funzioni svolte da un intero sistema di visione artificiale.
Questa nuova famiglia di sistemi di visione denominata
“embedded” sta evolvendo così rapidamente da trasformarsi
rapidamente in un importante e promettente trend
tecnologico.
If you want to find out more about this emerging technology of
vision systems, I invite you to continue consulting the Learning
section of Tateo's Interdisciplinary Lifelong Learning (TILL) by
reading the following article which deals with the topic in more
detail.
Se vuoi scoprire di più su questa tecnologia emergente dei
sistemi di visione ti invito a proseguire la consultazione della
sezione Learning di Tateo's Interdisciplinary Lifelong
Learning (TILL) con la lettura dell’articolo seguente che
tratta in modo più esteso l’argomento.
The embedded vision
La visione artificiale embedded
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§8. Events dedicated to artificial vision.
Eventi dedicati alla visione artificiale.
Le tecnologie che sono alla base della visione artificiale e della
sua applicazione al mondo industriale sono in continua evoluzione, quindi
un modo per tenere il passo è quello di seguire le novità presentate alle
fiere e congressi. Nell'articolo seguente ho annotato i riferimenti
alle principali fiere, congressi, conferenze e workshop in Italia e nel
mondo dedicati alla visione artificiale, alla visione industriale (machine
vision), alla elaborazione di immagini (image processing), alla computer
vision ed a tutte le nuove tecnologie che si stanno affermando.
Events dedicated to artificial vision
Eventi dedicati alla Visione Artificiale
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§9. Sources and insight.
Fonti ed approfondimenti.
Listed below are many references to sources I have consulted
during the writing of this article and I suggest you use them to go
deeper into the topics covered within
{In seguito ho riportato alcuni riferimenti alle fonti che ho
consultato durante la redazione di questo articolo e che ti suggerisco
di utilizzare per approfondire gli argomenti che ho trattato al suo
interno:}
1. Visione artificiale: la
nuova frontiera dell’IoT per l’automotive del futuro, Stefano Lovati,
Elettronica Open Source
2. La Visione Artificiale - Ovvero: le macchine possono vedere?, Prof.
Ing. Rita Cucchiara, Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione,
Università degli studi di Modena e Reggio Emilia
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§10. More generally.
Più in generale.
In the current article, which
is the main one of the thematic area
dedicated to Industrial Automation.
However,
I would like to remind you that one of
the main features of the “Tateo
Interdisciplinary LifeLong Learning”
(TILLL) project is
interdisciplinarity. So if you want to
know what are the other thematic areas
that flank the Industrial Automation
in TILLL, then allow me to suggest
reading the following article which,
being dedicated to the "Encyclopedia"
section of the TILLL project, lists
them all.
Nell'articolo corrente, che
è il principale dell’area tematica
dedicata all’Automazione
Industriale.
Vorrei ricordarvi però che una delle
caratteristiche principali del progetto
“Tateo Interdisciplinary LifeLong
Learning” (TILLL) è la
interdisciplinarietà. Quindi se vuoi
conoscere quali sono le altre aree
tematiche che affiancano l'Automazione
Industriale in TILLL allora permettimi
di suggerirti la lettura del seguente
articolo che, essendo dedicato alla
sezione "Enciclopedia" del progetto
TILLL li elenca tutti.
The encyclopedic section of the
Tateo's Interdisciplinary Lifelong
Learning Project
La sezione Enciclopedica del
progetto di apprendimento continuo
interdisciplinare di Tateo
§11. "Artificial Vision" section articles
Index.
Indice degli articoli della sezione
"Visione Artificiale".
VS > REPRODUCTION OF THE HUMAN VISION BY
MEANS OF AN ARTIFICIAL SYSTEM
{La riproduzione della visione
umana per mezzo di un sistema
artificiale}
VS.1 > THE IMAGE ACQUISITION *
{La acquisizione delle
immagini}
VS.2 > IMAGE PROCESSING
{La elaborazione delle
immagini}
VS.2.1
> DEVELOPING IMAGE PROCESSING
ALGORITHMS USING OPENCV *
{Sviluppare algoritmi di
image processing utilizzando OpenCV}
VS.5
> MACHINE VISION: INDUSTRIAL
APPLICATION OF THE ARTIFICIAL VISION *
{Machine Vision: l'applicazione
industriale della Visione
Artificiale}
VS.5.1
> APPLICATION OF MACHINE VISION IN
QUALITY CHECK *
{Applicazione della
Machine Vision nel controllo della
qualità}
{La visione artificiale
embedded}
VS.7
> EVENTS DEDICATED TO ARTIFICIAL VISION
*
{Eventi dedicati alla Visione
Artificiale}
~ o
~
§12. Stay
up
to
date.
Rimani
aggiornato.
If
you
are
interested
in
the
topics
covered
in
the
current
article
and
want
to
be
informed
about
my
most
recent
updates
dealing
with
them,
then
I
invite
you
to
register:
on
the Facebook page
"Artificial
Vision
by
Tateo's
Interdisciplinary
Lifelong
Learning"
(>)
and
at
the Pinterest dashboard
"Artificial
Vision
by
Tateo's
Interdisciplinary
Lifelong
Learning"
(>)
which
I
dedicated
specifically
for
sharing
the
most
recent
changes
made
to
the
corresponding
thematic
area
of TILLL~Learning (>).
Se
sei
interessato
agli
argomenti
trattati
nell'articolo
corrente
e
vuoi
essere
informato
sui
miei
aggiornamenti
più
recenti
che
trattano
di
essi,
allora
ti
invito
a
registrarti:
alla
pagina
Facebook
"Artificial
Vision
by
Tateo's
Interdisciplinary
Lifelong
Learning"
(>)
ed
alla
bacheca
Pinterest
"Artificial
Vision
by
Tateo's
Interdisciplinary
Lifelong
Learning"
(>)
che
ho
dedicato
appositamente
per
la
condivisione
delle
modifiche
più
recenti
apportate
all'area
tematica
corrispondente
di
TILLL~Learning
(>).
~
o
~
§13. Let's
keep
in
touch.
Teniamoci
in
contatto.
I
hope
you
enjoyed
this
article,
belonging
to
the
Learning
(>)
section
of
the Tateo's
Interdisciplinary
Lifelong
Learning (TILLL)
project
(>),
and
that
the
notes
and
observations
I
gathered
within
it
meets
your
interests.
If
you
want
stay
tuned
with
the
TILLL
project
evolution,
then
I
invite
you
to
follow
the
next
upgrades
that
are
published
on
the
TILLL's
Blog
and
on
the
social
media
pages
dedicated
to
the
TILLL
community.
Spero
che
questo
articolo,
appartenente
alla
sezione
Learning
(>)
del
progetto Tateo's
Interdisciplinary
Lifelong
Learning (TILLL)
(>),
ti
sia
piaciuto
e
che
le
note
e
le
osservazioni
che
ho
raccolto
al
suo
interno
soddisfino
i
tuoi
interessi.
Se
vuoi
rimanere
aggiornato
sull'evoluzione
del
progetto
TILLL,
allora
ti
invito
a
seguire
i
prossimi
aggiornamenti
che
vengono
pubblicati
sul
Blog
di
TILLL
e
sulle
pagine
social
dedicate
alla
community
TILLL.
(>) Tateo-Blog, official
blog
of TILLL project
(>) LinkedIn page
dedicated
to TILLL project
(>) Facebook page
dedicated
to TILLL project
(>) Twitter account
dedicated
to TILLL project
(>) Pinterest account
dedicated
to TILLL project
(>) Instagram account
dedicated
to TILLL project
§14. Something
about
me,
the
founder
and
author
of
Tateo~Blog
Project.
Qualcosa
su
di
me,
il
fondatore
e
sull'autore
del
progetto
Tateo~Blog.
First
of
all,
thank
you
for
visiting
one
of
the
pages
of
my
blog.
My
name
is
Giovanni
Battista
Tateo
(shortly
Bat)
and
I
am
the
founder
and
author
of
a
project
of
Interdisciplinary
Lifelong
Learning
of
which
the Tateo~Blog (:::)
blog
is
the
means
of
sharing.
I
was
initially
an Information
Technology expert,
and
later
I
became
an electronic
engineer,
specializing
in industrial
Automation.
I'm
passionate
about Artificial
intelligence, Virtual
Reality, Simulation,
and
I'm
an
expert
in Artificial
Vision applied
to
industrial
Automation.
Currently,
and
starting
four
years
ago,
I
am
employed
as
a Proposal
Engineer at Mer
Mec
S.p.A. (:::)
company.
Previously,
starting
in
2004,
I
was
employed,
always
at
the
same
company,
as
a
Designer
of Artificial
Vision
Systems and Image
Processing
Algorithms,
applied
in
particular
to Railway
Diagnostics.
I
am
a
supporter
and
promoter
of Lifelong
Learning, Social
Networking and Knowledge
Sharing by
means
of
the
web.
If
you
want
more
details
about
me,
visit
the About
Me (:::)
page.
Innanzitutto
ti
ringrazio
per
aver
visitato
una
delle
pagine
del
mio
blog.
Mi
chiamo
Giovanni
Battista
Tateo
(brevemente
Bat)
e
sono
il
fondatore
e
l'autore
di
un
progetto
Lifelong
Learning
Interdisciplinare
di
cui
il
blog Tateo~Blog (:::) ne
è
il
mezzo
di
condivisione.
Sono
stato
in
principio
un
esperto
di Informatica,
e
in
seguito
sono
diventato
un Ingegnere
Elettronico,
specializzato
in Automazione
Industriale.
Sono
un
appassionato
di Intelligenza
Artificiale, Realtà
Virtuale, Simulazione,
e
sono
un
esperto
di Visione
Artificiale applicata
all'Automazione
Industriale.
Attualmente,
ed
a
partire
dall'anno
2016,
sono
impiegato
come Proposal
Engineer presso
la
società Mer
Mec
S.p.A.
(:::).
Precedentemente,
a
partire
dal
2004,
sono
stato
impiegato,
sempre
presso
la
stessa
società,
come
Progettista
di Sistemi
di
Visione
Artificiale e
di Algoritmi
di
Elaborazione
delle
Immagini,
applicati
in
particolare
alla Diagnostica
Ferroviaria.
Sono
un
sostenitore
e
promotore
dell'apprendimento
permanente,
dei
social
network
e
della
condivisione
delle
conoscenze
tramite
il
web.
Se
vuoi
ulteriori
dettagli
su
di
me,
visita
la
pagine About
Me (:::).
References
to
contact
me. Following
you
can
find
my
personal
references
that
you
can
use
if
you
want
to
contact
me
directly,
and
the
links
to
my
social
accounts
that
you
can
use
to
follow
me
or
to
keep
in
touch
with
me
by
means
of
social
media
networks.
Riferimenti
per
contattarmi.
In
seguito
puoi
trovare
i
miei
riferimenti
personali
che
puoi
utilizzare
se
vuoi
contattarmi
personalmente,
ed
i
collegamenti
ai
miei
account
social
che
puoi
utilizzare
per
seguirmi
e
rimanere
in
contatto
con
me
tramite
le
reti
di
social
media.
Eng. Tateo
Giovanni
Battista
- e-mail: tateogb@libero.it (send
e-mail)
- phone
/ WhatsApp :
(+39)
388
8419726
- Skype (link)
- LinkedIn account
(link)
- Facebook account
(link)
- Twitter account (link)
- Instagram account
(link)
- Pinterest account
(link)
-----------------------------------------
Originally
published
November
23,
2019,
updated
May
28,
2022
into
the Learning section of
TILLL
the
Lifelong
and
Interdisciplinary
Learning
project
of
Giovanni
Battista
Tateo
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