Le nostre soluzioni Smart View possono superare i limiti dei sistemi di visione classici.
Sono specifiche per ciascun cliente e contesto applicativo, minimizzando i costi di integrazione con le linee esistenti e offrendo ampia flessibilità di parametrizzazione
Adottano tecniche avanzate di Machine Learning, offrendo performance resilienti ai cambiamenti ambientali e la possibilità di migliorare nel tempo
Sono basate su prodotti hardware commerciali di riconosciuta affidabilità , risultando convenienti e flessibili in base al contesto operativo
Machine Learning
Il sistema viene addestrato a distinguere tra situazioni positive e situazioni negative, attraverso una fase preliminare di apprendimento, la cui durata dipende dalla disponibilità delle casistiche e dalla complessità delle feature da riconoscere
Grazie alla fase di apprendimento, il sistema è in grado di riconoscere anche situazioni mai osservate in precedenza, adattandosi quindi a contesti operativi mutevoli
I modelli di Machine Learning adottati derivano direttamente da riconosciuti modelli matematici ampiamente adottati dalla comunità scientifica
La fase di apprendimento può essere ripetuta ciclicamente per affinare le performance del sistema o per adattarle automaticamente a variazioni del contesto produttivo
Più modelli di riconoscimento possono coesistere simultaneamente, quindi le funzionalità delle stazioni Smart View possono essere ampliate nel tempo
Flessibilità e modularitÃ
Il software di controllo può essere installato sia su comuni Panel PC sia su PC industriali dedicati
Le risorse di calcolo necessarie sono basata sull’adozione di moduli o schede GPU NVidia Quadro
Sono sufficienti normali camere IP ad ottica intercambiabile
Il sistema può coordinare automaticamente sistemi di illuminazione complessi al fine di evidenziare al meglio le features da riconoscere
Tramite bus di comunicazione industriale il sistema SmartView viene configurato per interagire direttamente con il controller di linea, per ricevere gli eventi di attivazione e restituire gli esiti dell’ispezione
L’Interfaccia utente è personalizzata secondo le esigenze del cliente e permette di modificare parametri di lavoro e abilitazione delle diverse features da riconoscere.
Conclusioni
Le soluzioni introdotte basate su «machine learning» hanno mostrato di adattarsi bene a un contesto produttivo in cui i materiali e le difettosità sono caratterizzati da un’ampia variabilità di forma e posizione.
L’integrazione del sistema Smart View con la stazione esistente non ha comportato nessuna particolare interruzione della produzione, così come la messa a punto del sistema
Le performance di riconoscimento possono essere ulteriormente migliorate con nuove campagne di addestramento, senza necessità di alcun aggiornamento del software di sistema o delle componenti hardware
Le features da riconoscere possono essere ampliate con interventi di aggiornamento software non particolarmente invasivi
