AS_04_2019

VISIONE & AUTO-ID speciale 71 InfraRed) e VISNIR (Visible Near Infra- red). Non sono poi da trascurare le tec- nologie non intrusive come l’ olografia conoscopica (utilizzata per controlli di- mensionali in abbinamento a microscopi ottici), i sistemi di visione a raggi X (in grado di effettuare scansioni tridimen- sionali dei componenti) e le tecnologie emergenti come la realtà aumentata , le misure tridimensionali , i sistemi di illu- minazione LED di nuova generazione. Sistemi di visione e Industria 4.0 Meno celebrata rispetto ad altre tecnologie abilitanti, la visione artificiale è uno dei principali driver della quarta rivoluzione industriale. Con il progredire dei Big Data Analytics , l’elevato volume dei dati acces- sibili attraverso i dispositivi di visione sarà usato per identificare e contrassegnare i prodotti difettosi , analizzare le anomalie e intervenire rapidamente negli impianti. L’Industria 4.0 è associata anche all’accre- sciuta applicazione dei sistemi cyberfisici (CPS), ad esempio di sensori in grado di raccogliere i dati di produzione e alla capa- cità di puntare all’obiettivo dell’ispezione totale sul 100% dei prodotti. Molti degli attuali sistemi di visione includono app e interfacce uomo-mac- china completamente personalizzabili e con accesso Internet, dotati di funzioni di monitoraggio e controllo con livelli di accesso protetti tramite password. Anche la visione tridimensionale continuerà la sua crescita sulla scia di un successo dovuto alla disponibilità di sistemi in grado di acquisire immagini 3D, cioè agglomerati di punti tridimensionali pronti all’uso. Va anche segnalato un importante ritorno delle tecnologie ste- reoscopiche a discapito delle soluzioni a tempo di volo. Nel mondo automotive, e in particolare nel settore della guida autonoma , i sistemi basati sulla tecno- logia Lidar (Light Detection and Ran- ging) si prospettano tra le soluzioni più promettenti. La diffusione in ambito industriale della MV sta creando interessanti prospettive anche per i sistemi di guida robot , il con- trollo delle apparecchiature automati- che , in particolare quelle adibite alla movi- mentazione dei materiali, le applicazioni UAV (Unmanned Aerial Vehicles) per identificare ed esaminare accuratamente una determinata zona nei settori militare, agricolo, minerario e trasporti, i sistemi di videosorveglianza basati su elaborazione delle immagini e allarmistica locale. Ma l’innovazione di maggiore interesse è attualmente costituita dai primi uti- lizzi di tecniche di Deep Learning , area del Machine Learning che fa uso delle Reti Neurali. I più evoluti algoritmi impiegati nella visione artificiale hanno una struttura molto elaborata e vengono normalmente implementati tramite piattaforme basate su tecnologie FPGA, GPU e OpenCV . Va infine evidenziata la disponibilità di processori potenti e a basso consumo che stanno aprendo la strada allo svi- luppo di sistemi di visione embedded ad alte prestazioni.