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, Artificial Vision, Work and Soft Skills
by Tateo Giovanni Battista
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LEARNING
ARTIFICIAL VISION
Machine Vision: the industrial application of the Artificial Vision.
Machine Vision: l'applicazione industriale della Visione Artificiale.
Hashtag keywords: #artificialVision #machineVision #TILL #TateoBlog
La Visione Artificiale ha innumerevoli applicazioni in campo industriale. Grazie all’avvento di nuove tecnologie ed alla disponibilità di dispositivi a costi più contenuti il numero delle applicazioni di Machine Vision è in continua crescita. Passiamo in rassegna le principali ma i campi di applicazione sono virtualmente infiniti, limitati soltanto dal nostro ingegno e fantasia.
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§1. Artificial Vision applications.
Le applicazioni della Visione Artificiale.
La Visione Artificiale ha applicazioni illimitate ma il costo dell'energia e delle apparecchiature elettroniche per l’acquisizione e l’elaborazione delle immagini ne ha limitato la diffusione su larga scala. Oggi, la disponibilità di dispositivi più potenti e performanti, apre una nuova era che speriamo possa conferire a questa tecnologia il successo che merita.
“La visione industriale permette di rilevare errori e imperfezioni, monitorare e migliorare i processi produttivi, ottimizzare l’impiego complessivo delle risorse. I benefici quantificabili sono la ripetibilità dei risultati, la rapidità delle procedure di ispezione, l'affidabilità e qualità dei prodotti, quindi, in ultima analisi, la soddisfazione del cliente”
( cit. Marco Diani, co-fondatore di iMAGE S srl)
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§2. Artificial Vision industrial applications: the Machine Vision.
Le applicazioni industriali della Visione Artificiale: la Machine Vision.
L’applicazione della Visione Artificiale al settore della produzione industriale è identificata attraverso il nome di Machine Vision.
Applicazioni in campo industriale. Grazie alle funzionalità e alla elevata potenza di calcolo i sistemi di visione possono trovare campi di applicazione virtualmente illimitati. Fra le applicazioni in campo industriale figurano: a. Controllo della qualità della produzione
b. Orientamento, Posizionamento e Guida Robot
c. Misure non a contatto
d. Verifiche su nastri in continuo (Web Inspection)
e. Classificazione e scelta
f. Lettura di caratteri e codici
g. Controllo veicoli autonomi
h. Applicazioni militari
i. Applicazioni mediche
l. Neurobiologia
m. Video-sorveglianza
n. Indicizzazione di dati
o. Modellazione
p. Interazione uomo-macchina
q. Packaging
In seguito analizziamo in dettaglio ciascuna di queste classi.
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§3. Controllo della qualità della produzione.
L'applicazione di un sistema di controllo basato sulla visione artificiale presenta numerosi vantaggi:
- Riduzione costi legati alla manodopera
- Controllo della produzione al 100%
- Controllo in base a criteri oggettivi e ripetibili
Riconoscimento difetti e rispetto delle tolleranze. Si tratta di una delle applicazioni più diffuse, in quanto nessuna produzione industriale può dirsi esente da difetti e gran parte dei difetti è riscontrabile visivamente. Spesso l'ispezione della produzione è condotta da operatori specializzati, con elevati costi per la movimentazione dei pezzi e di risorse umane. I principali controlli di qualità sono riconducibili a molte delle tipiche funzionalità della visione artificiale: controlli superficiali, controlli di presenza/assenza parti, conteggi, verifiche di colore, ecc.~ o ~
§4. Orientamento, Posizionamento e Guida Robot.
Una parte significativa dell'intelligenza artificiale si occupa di gestire sistemi interfacciati a robot o macchine che si muovono nello spazio o compiono movimenti. Questa tipologia di processo implica spesso l'acquisizione di informazioni fornite da un sistema di visione artificiale che occupa il ruolo di sensore visivo. Esistono sistemi in grado di dirigere manipolatori, robot antropomorfi o carrelli in ambienti industriali non noti a priori. Ad esempio robot di carico e scarico che devono individuare la posizione esatta di oggetti diversi e posizionarli su pallet o in contenitori o ad un sistema di movimentazione intelligente, in grado di muoversi in uno stabilimento dove circolano persone, altri mezzi di movimentazione e spesso le aree sono occupate da merci. Combinando la manipolazione di robot con telecamere 3D è possibile ricavare le coordinate tridimensionali degli oggetti acquisiti, aprendo le porte a un maggior numero di applicazioni per pick & place, controllo dimensionale e difettosità di oggetti complessi.~ o ~
§5. Misure non a contatto.
Si distinguono in genere misure ad una o due dimensioni: diametri, lunghezze, altezze eccentricità, linearità, misure a tre dimensioni, calcoli di volume (attraverso l'analisi di immagini acquisite da più angolazioni). L'utilizzo del SdV risulta particolarmente indicato per misurare oggetti fragili, difficili da raggiungere, contenuti in altri oggetti, a temperature elevate: ad esempio colate di acciaio fuso in laminatoi, ecc. Un vantaggio della visione artificiale consiste anche nella possibilità di effettuare misure non convenzionali e superiori a quelle fatte con i sistemi tradizionali, ad esempio misurando aree di forme complesse.~ o ~
§6. Verifiche su nastri in continuo (Web Inspection).
Consiste nella rilevazione di difetti o letture di caratteri su nastri o lastre poste in scorrimento veloce. Questa analisi viene fatta tipicamente con telecamere lineari. Esempi di questa applicazione sono la verifica della correttezza della stampa, l'assenza di difetti su laminati, su tessuti, ecc.
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§7. Classification and choice.
Classificazione e scelta.
The application of vision systems to the classification and choice of products is generally linked to the quality control of products and to the selection of products that meet the pre-established requirements. It is one of the most complex applications as the choice mechanisms are often not easily codified.
A typical example of this particular application is the choice of ceramic or marble tiles, or the control of the wooden boards, or the quality control and classification of the fruit.
L'applicazione dei sistemi di visione alla classificazione e scelta dei prodotti è generalmente legata al controllo di qualità dei prodotti ed alla selezione dei prodotti che rispettano dei requisiti prefissati. Si tratta di una delle applicazioni più complesse in quanto spesso i meccanismi di scelta non sono facilmente codificabili.
Un esempio tipico di questa particolare applicazione è rappresentato quello della scelta delle piastrelle di ceramica o di marmo, o dal controllo delle tavole di legno, o dal controllo di qualità e classificazione della frutta.
If you want to examine in greater detail the application of Artificial Vision to quality control, I invite you to continue consulting my diary by reading the following article in which I have deepened the discussion of this particular application
Se vuoi esaminare con un maggiore dettaglio l’applicazione della Visione Artificiale al controllo di qualità ti invito a proseguire la consultazione del mio diario con la lettura del seguente articolo in cui ho approfondito la trattazione di questa particolare applicazione
Application of the Machine Vision to the Quality Check.
Applicazione della Machine Vision nel controllo della qualità.
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§8. Lettura di caratteri e codici.
Si tratta di funzionalità molto diffuse in settori come l'alimentare o il farmaceutico per eseguire tutta una serie di controlli sui prodotti in uscita come ad esempio la data di scadenza dei prodotti, i lotti di produzione, la correttezza dei fogli di istruzione allegati, ecc.
§9. Controllo veicoli autonomi.
Una nuova area di applicazioni emergente è quella dei veicoli autonomi come sommergibili, veicoli terrestri su ruote o cingoli o aerei. Un sistema di visione artificiale può sia supportare un pilota di questi veicoli in varie situazioni, come può addirittura (nel caso di veicoli fully-autonomous) occuparsi dell'intera navigazione. In questo caso è importante saper riconoscere gli ostacoli e riuscire a produrre una mappa della zona circostante. Esempi in questa area sono warning-system nelle automobili, sistemi per l'atterraggio automatico degli aerei o sistemi per la guida automatica di autovetture. Quest'ultima tecnologia anche se studiata e prodotta non ha ancora raggiunto i costi sufficienti per essere lanciata sul mercato.
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§10. Applicazioni militari.
Le applicazioni militari sono probabilmente una delle più grandi aree che sfrutta i benefici della visione artificiale anche se solo una piccola parte del lavoro svolto in questo ambiente viene reso pubblico. Ovvi esempi possono essere il sistema di guida e puntamento dei missili.
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§11. Applicazioni mediche.
Una delle maggiori e promettenti aree è quella medica. Quest'area è caratterizzata dall'estrazione di informazioni dall'immagine con l'intento di effettuare una diagnosi di un paziente. Tipicamente l'immagine è acquisita attraverso microscopia, raggi X, angiografia e tomografia. Esempi di informazioni che possono essere dedotte dalle immagini sono la presenza di tumori, arteriosclerosi o altre disfunzioni maligne.
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§12. Neurobiologia.
Studi interdisciplinari con la neurobiologia. Un altro importante ruolo è la neurobiologia, in specifico lo studio del sistema visivo. In biologia la percezione visiva dell'uomo e degli animali viene studiata attraverso sistemi che operano in termini di processi psicologici. La visione artificiale dall'altra parte studia e descrive un sistema visivo artificiale implementato in software o hardware. La prima affronta il problema dall'esterno la seconda dall'interno. Lo scambio interdisciplinare tra lo studio biologico e la computer vision ha dato importanti risultati da entrambi le parti. Nel corso dell'ultimo secolo c'è stato un intenso studio degli occhi, dei neuroni e della struttura del cervello per comprendere come viene processato dall'organismo umano e animale il segnale visivo. Qua le due discipline si sono incontrate in quanto anche la visione artificiale tenta di simulare come realmente si comporta l'apparato visivo biologico anche se ad un differente livello di complessità. Da qui la motivazione per cui alcuni metodi utilizzati nella visione artificiale hanno avuto riscontro anche in ambito biologico.
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§13. Video-sorveglianza.
Con il termine video-sorveglianza si intende l'attività del vigilare un luogo, o comunque un bene, tramite l’ausilio di telecamere strategicamente posizionate. Il controllo consiste nella individuazione di eventi che costituiscono un allarme, come per esempio la violazione non autorizzata di un varco, oppure la individuazione di comportamenti sospetti. Se il controllo avviene a distanza il sistema deve prevedere anche un sottosistema di comunicazione in grado di assicurare la trasmissione delle immagini o semplicemente degli allarmi. Questa applicazione della visione artificiale, operando sulla sicurezza delle persone e sulla vigilanza dei beni, è in continuo e costante sviluppo di pari passo con l'evoluzione tecnologica. In particolare oggi, attraverso la diffusione dei dispositivi mobili sta prendendo sempre più piede la video-sorveglianza domestica tramite Internet.
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§14. Indicizzazione di dati.
Organizzazione di informazioni (indicizzazione di database di immagini e sequenze di immagini).
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§15. Modellazione.
Modellazione di oggetti o ambienti (ispezioni industriali, analisi di immagini in ambiente medico e modellazione topografica). Se ti interessa approfondire l’applicazione della visione alla modellazione topografica ti invito a proseguire la consultazione del mio blog con la lettura della seguente pagina che descrive una delle più innovative tecnologie per la modellazione 3D:
VS-01 La tecnologia 3D della svedese C3
§16. Interazione uomo-macchina.
Attraverso la visione artificiale si realizzano sistemi per facilitare l’interfacciamento tra l’uomo e le macchine cercando di rendere questa interazione il più naturale possibile. Se ti interessa approfondire questa applicazione, ti invito a proseguire la consultazione del mio blog con la lettura della pagina seguente che ho dedicato appositamente ai dispositivi elettronici per la realizzazione di Interfacce utenti naturali (NUI):
EL-05 Interfaccia utente “naturale”
Una delle tecnologie più utilizzate per la realizzazione di interfacce uomo-macchina è quella del tempo di volo. Per intenderci quella su cui è basato il funzionamento del sensore Kinect. Se ti interessa approfondire questa tecnologia, ti invito a proseguire la consultazione del mio blog con la lettura della seguente pagina:
VS-03 Acquisizione di immagini 3D … al volo
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§17. Application of the Vision Systems to the Packaging.
Applicazione dei sistemi di visione al confezionamento.
Wrapping and packaging is the final process of a product's production chain. One of the applications of vision systems consists in verifying the correctness of the packaging process, in order to place on the market only packaging that is correctly loaded and compliant with quality specifications.
Il confezionamento e l'imballaggio è il processo finale della catena di produzione di un prodotto. Una delle applicazioni dei sistemi di visione consiste nella verifica della correttezza del processo di imballaggio, al fine di immettere sul mercato solo imballi correttamente caricati e conformi alle specifiche di qualità.
Some of the most frequent checks performed using vision systems are:
- control of compliance with the dimensional and shape tolerances of the packaging;
- identification of any missing products inside the packaging
- check within multi-flavor systems, for example assorted boxes of chocolates, that the mix of products created by robots corresponds to that required in production
- verification of the correct picking / depositing logic by the robots;
- Identification of any discrepancies between the products actually loaded and the theoretical configuration inside the packaging
Alcune delle verifiche più frequenti eseguite tramite sistemi di visione sono:
- controllo della rispondenza alle tolleranze dimensionali e di forma dell’imballo;
- individuazione di eventuali prodotti mancanti all’interno dell’imballo
- verifica all’interno di impianti multi gusto, per esempio le scatole assortite di cioccolatini, che il mix di prodotti realizzato dai robot corrisponda a quello richiesto in produzione
- verifica delle corrette logiche di presa/deposito da parte dei robot;
- Individuazione di eventuali discrepanze tra i prodotti realmente caricati e la configurazione teorica all’interno dell’imballo.
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§18. More generally.
Più in generale.
In this article we talked about the industrial application of the artificial vision, that is the so called machine vision.
But if you want to examine the whole Artificial Vision technology from a more general point of view, then allow me to suggest you the reading of the following article which is the main one of the thematic area dedicated to this discipline, within Tateo~Encyclopedia (En).
In questo articolo abbiamo parlato delle applicazioni industriali della visione artificiale, ossia della così detta "Machine Vision".
Ma se vuoi esaminare l'intera tecnologia della Visione Artificiale da un punto di vista più generale, allora permettimi di suggerirti la lettura del seguente articolo che è il principale dell'area tematica dedicata a questa disciplina, all'interno di Tateo~Encyclopedia (En).
Human vision reproduction by means of an artificial system
La riproduzione della visione umana per mezzo di un sistema artificiale
(VS)
§19. 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" (>)
and at the Pinterest dashboard
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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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§20. 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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§21. 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
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