Con il nuovo modulo Image Onnx, wenglor porta l’AI al servizio della qualità

Il nuovo modulo Image Onnx di wenglor amplia le funzionalità del software all-in-one uniVision 3 con la potenza dell’Intelligenza Artificiale, consentendo di eseguire modelli AI in modo semplice, veloce ed efficiente, senza le necessità di effettuare conversioni o pre-elaborazioni. Tutto in un unico ambiente integrato

Wenglor sensoric ha potenziato uniVision 3, la sua piattaforma software dedicata allo sviluppo delle applicazioni di visione, con il nuovo modulo Image Onnx. Grazie a Image Onnx, con uniVision 3 gli utenti possono ora eseguire l’analisi delle immagini utilizzando modelli di machine learning basati su reti neurali convoluzionali (CNN, Convolutional Neural Networks) direttamente all’interno dello stesso ambiente di sviluppo.

Onnx (Open Neural Network Exchange) 

Onnx (Open Neural Network Exchange) è un formato universale di modelli di machine learning che, essendo svincolato dalla piattaforma e dal linguaggio di programmazione, consente l’interoperabilità dei vari modelli AI indipendentemente dal framework software e dalla piattaforma hardware utilizzati per il loro sviluppo.

Con il modulo Image Onnx è quindi possibile importare modelli AI che possono essere stati sviluppati e istruiti esternamente avvalendosi di strumenti diversi, come PyTorch o TensorFlow. Tali modelli, importati in uniVision 3, sono immediatamente operativi: il runtime del modulo Image Onnx consente infatti di implementare l’inferenza senza la necessità di ulteriori strumenti o conversioni.

Il sistema, dotato del modulo Image Onnx e opportunamente istruito, impara a distinguere le caratteristiche tipiche delle rispettive classi, cosicché, analizzando le immagini, assegna loro in automatico una classe predefinita in base alle caratteristiche rilevate. Queste sono le due funzionalità principali svolte dal sistema:

• 1. Classificazione automatica delle immagini:

Utilizzando i modelli basati su CNN, le immagini vengono analizzate e classificate automaticamente, eseguendo ad esempio una distinzione binaria tra componenti corretti (OK) e componenti che non lo sono (NOK), così come una distinzione più sofisticata, discriminando le diverse tipologie di errore occorse. Ciò rende il controllo qualità molto più flessibile e preciso rispetto ai tradizionali metodi di ispezione visiva o basati su test a campione mediante apparecchiature di prova.

• 2. Visualizzazione tramite heatmap

Il sistema restituisce una rappresentazione visiva che evidenzia le specifiche aree dell’immagine che hanno influenzato il processo decisionale del modello. Si tratta di uno strumento di interpretabilità, che rende comprensibile il comportamento dell’AI e consente di aumentare la fiducia degli operatori nei confronti dello strumento e, quindi, dei risultati ottenuti.

Image Onnx non solo amplia e migliora le prestazioni di uniVision 3, ma consente di ottenere risultati addirittura eccezionali grazie alla compatibilità con gli hardware wenglor. Dotate di una Neural Processing Unit (NPU) ottimizzata specificamente per accelerare i calcoli dell’AI, le Smart Camera serie B60 si integrano alla perfezione con il nuovo modulo Image Onnx, consentendo di eseguire in modo rapido e affidabile la classificazione delle immagini.

I controller serie MCV (Machine Vision Controller), che utilizzano la piattaforma di accelerazione hardware AI OpenVino (Open Visual Inference & Neural Network Optimization), consentono di elaborare in modo molto efficiente i modelli Onnx, riducendo al minimo il consumo di risorse.

Il modulo Image Onnx fa parte del pacchetto di licenza “uniVision AI”, disponibile con il software wenglor uniVision 3, che integra anche un simulatore offline utilizzabile senza licenza aggiuntiva.

In foto: Il nuovo modulo Image Onnx di wenglor amplia le funzionalità del software uniVision 3 con la potenza dell’intelligenza artificiale per l’elaborazione delle immagini

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