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
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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
Summary. Science has always tried to artificially reproduce the five human senses, and in particular that between them that produces the greatest amount of information, namely the vision. Typically an artificial vision system is mainly composed of a sensory part which is made up of an image acquisition unit. Generally, downstream of the acquisition unit there is a data storage unit and a unit for processing them. The processing unit elaborates images in order to make sense to them and to extract from them information that are useful for the purpose for which was decided to undertake the artificial vision study. The last stage of an artificial vision system is composed generally from a user interface that has the task of communicating the results of the entire process outside the system. Particularly interesting for engineering purposes are the industrial applications of artificial vision that are identified with the term "machine vision". These applications can intervene in the management of processes or in the production, or in the quality control of the manufactured goods. The image processing and storage require powerful and expensive devices, so when the architecture permits, these stages are centralized in a single powerful computer. Instead, the acquisition units must be distributed in the field, because they must be necessarily close to the objects they are to inspect. Recently, new technologies are enabling the distributed approach even for the image processing stage, that now can be processed directly also on-board (embedded) the acquisition units.
{La scienza ha da sempre tentato di riprodurre artificialmente i cinque sensi dell'uomo, ed in particolare quello che tra tra essi produce il maggior numero di informazioni, ossia la vista. Tipicamente un sistema di visione artificiale è composto principalmente da una parte sensoriale, che è costituita da una unità di acquisizione delle immagini. In genere, a valle della unità di acquisizione sono presenti un'unità di archiviazione dei dati ed un'unità per elaborarli. L'unità di elaborazione analizza le immagini per dare ad essi un significato ed estrarre da esse le informazioni che sono utili allo scopo per il quale si è deciso di intraprendere lo studio di visione artificiale. L'ultimo stadio di un sistema di visione artificiale è costituito tipicamente da una interfaccia utente che il compito di comunicare all'esterno i risultati dell'intero processo. Di particolare interesse per le scienze ingegneristiche ricoprono le applicazioni industriali (machine vision in lingua inglese) della visione artificiale e note col termine inglese "machine vision". Queste applicazioni possono consistere nella gestione dei processi o della produzione industriale, oppure nel controllo di qualità dei manufatti. L'elaborazione e la memorizzazione delle immagini richiedono dispositivi potenti e costosi, quindi quando l'architettura lo consente, queste fasi sono centralizzate in un unico potente computer. Invece, le unità di acquisizione devono essere distribuite sul campo, perché devono necessariamente essere vicine agli oggetti che devono ispezionare. Di recente, le nuove tecnologie stanno abilitando l'approccio distribuito anche per la fase di elaborazione delle immagini, che ora può essere elaborata direttamente anche a bordo (incorporato) delle unità di acquisizione}
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Content Index.
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.
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.
Rimani aggiornato.
§13. Let's keep in touch.
Teniamoci in contatto.
Teniamoci in contatto.
§14. Something about the author 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.
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.
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§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
(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.
{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.
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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.
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§4. The archiving of digital images at the new era.
L'archiviazione delle immagini digitali nella nuova era.
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.
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.
.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.
(VS.3)
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§5. The visualization of the image processing results.
La visualizzazione dei risultati della elaborazione delle immagini.
{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.
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.
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
( IT.4 )
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
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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.
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§8. 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.
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
(TB.2)
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§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}
{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}
VS.6 > EMBEDDED VISION *
{La visione artificiale embedded}
VS.7 > EVENTS DEDICATED TO ARTIFICIAL VISION *
{Eventi dedicati alla Visione Artificiale}
VS.7 > EVENTS DEDICATED TO ARTIFICIAL VISION *
{Eventi dedicati alla Visione Artificiale}
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§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:
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"Artificial Vision by Tateo's Interdisciplinary Lifelong Learning" (>)
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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:
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che ho dedicato appositamente per la condivisione delle modifiche più recenti apportate all'area tematica corrispondente di TILLL~Learning (>).
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§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.
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§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
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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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