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90 AUTOMAZIONE OGGI 440 SOLUZIONI SOFTWARE PER L’INDUSTRIA S SI esperienze Silvio De Benedetti L a risposta di Cognex è un’importante innovazione, l’edge learning. Un sottoinsieme del Deep Learning in cui l’elabo- razione avviene direttamente sul dispositivo utilizzando un insieme di algoritmi pre-addestrati. Con l’utilizzo di un’unica soluzione basata su una telecamera intelligente, l’Edge Learning può essere implementato su qualsiasi linea pro- duttiva in pochi minuti. Cos’è l’Edge Learning Stefano Savino, field product marketing manager di Cognex ne illu- stra potenzialità e ambiti applicativi e traccia il perimetro di questa importante innovazione nel mondo del software di visione artifi- ciale dedicato alla produzione. “L’Edge Learning supporta la visione tradizionale, basata su algoritmi software che consentono di ana- lizzare un’immagine secondo delle regole rigide e ben definite, con l’ausilio di reti neurali pre-addestrate e ottimizzate per l’automatiz- zazione di fabbrica. L’implementazione sulle linee di questa tecno- logia non richiede conoscenze specialistiche né di visione artificiale né di deep learning e i tecnici di linea possono addestrare l’Edge Learning con grande semplicità.” L’Edge Learning è stato sviluppato specificamente per l’automazione industriale e si differenzia da altri prodotti di Deep Learning per essere di facilissimo utilizzo in tutte le fasi di implementazione delle applicazioni. Per esempio, l’Edge Le- arning richiedemeno immagini per raggiungere la proof of concept, quindi meno tempo per l’addestramento, nonché l’adattamento della rete neurale al contesto applicativo, così come non richiede nessuna programmazione specializzata. La nuova tecnologia può essere implementata su qualsiasi linea in pochi minuti, attraverso una singola soluzione basata su una telecamera intelligente. Classificazione rapida: un esempio L’Edge Learning è abbastanza potente da analizzare più aree di in- teresse nel suo campo visivo e classificare ciascuna di queste aree in più categorie. Questo gli permette di fare una verifica di assem- blaggi molto sofisticata. Spiega Savino “Prendiamo l’esempio di una verifica e selezione di quattro sezioni di un vassoio di un pasto surgelato, confezionato da robot su una linea ad alta velocità. In ogni vassoio, la sezione centrale in basso contiene la proteina, in alto a sinistra la verdura, in alto al centro il dessert o il contorno, e in alto a destra alimenti con amido. Ciascuna delle sezioni può contenere SKU multiple, ad esempio pollo, tacchino o polpettone nella sezione delle proteine, e riso, patate o pasta nella sezione degli amidi. Con un semplice click and drag, ogni area può essere definita per l’Edge Learning e agganciata a caratteristiche non modificabili sul vassoio dei pasti. Dopo di che, il software viene addestrato a classificare ogni sezione del vassoio con solo poche Il DeepLearningè allaportatadi tutti La tecnologia Deep Learning comunemente viene percepita come complessa e di non facile applicazione. Ma la realtà non è così e lo spiega Cognex L’Edge Learning è stato sviluppato specificamente per l’automazione industriale Per l’implementazione sulle linee la tecnologia Edge Learning non richiede conoscenze specialistiche