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92 AUTOMAZIONE OGGI 440 SOLUZIONI SOFTWARE PER L’INDUSTRIA S SI esperienze in applicazioni molto avanzate e ad alta precisione di rilevamento dei difetti, che sono meglio risolte con soluzioni di Deep Learning”. Come funziona l’Edge Learning L’Edge Learning viene integrato su di un hardware compatto e molto sofisticato che ne consente quindi l’elaborazione anche su di una pic- cola telecamera intelligente con illuminazione integrata, un obiettivo con messa a fuoco automatica e un potente sensore. L’illuminazione è fondamentale per un’immagine iniziale di alta qualità, che è neces- saria per massimizzare il contrasto, ridurre al minimo le aree scure e far emergere i dettagli necessari. Un obiettivo di messa a fuoco auto- matica ad alta velocità assicura che l’oggetto di interesse sia sempre a fuoco, anche quando cambia la distanza. L’obiettivo può regolare istantaneamente la sua messa a fuoco quando la zona di interesse cambia. Gli obiettivi di messa a fuoco automatica liquidi sono più piccoli e più leggeri degli equivalenti obiettivi meccanici, presentano dunque dimensioni e peso della telecamera ridotti ma al tempo stesso sono resistenti agli urti e alle vibrazioni di una linea di produzione. Un grande e capace sensore offre una maggiore risoluzione e un ampio campo visivo. Negli ultimi anni, il Deep Learning ha trasformato l’auto- mazione di fabbrica. Invece di usare regole create da programmatori umani, il software impara con l’esempio, addestrando una rete neu- rale che determina soglie di accettazione/scarto, durante l’ispezione prodotto, sulla base immagini etichettate dall’utente, ad esempio di prodotto buono o difettoso. In effetti, imita il modo in cui gli umani imparano. L’Edge Learning sfrutta il fatto che le immagini nella fac- tory automation hanno contenuti strutturali specifici, e quindi pre- addestra i suoi algoritmi con questa conoscenza del dominio. Non partire da zero si traduce in un’applicazione che necessita di una potenza computazionale di gran lunga minore. L’Edge Learning fun- ziona completamente sulla telecamera, non richiede l’addestramento, quindi l’elaborazione dei dati su PC, che occupa spazio, provoca ritardi e spesso richiede l’intervento dell’IT. Inoltre, una telecamera con Edge Learning, grazie al suo formato ridotto, si adatta facilmente, anche su linee conmolti altri dispositivi, e dispone di una propria sofisticata illu- minazione che può essere calibrata in base alle esigenze. Addestramento L’addestramento dell’Edge Learning è simile all’addestramento di un nuovo operatore sulla linea. Continua Savino: “Ciò che l’utente dell’Edge Learning deve sapere non è come funzionano i sistemi di visione o di Deep Learning, ma quale problema di classificazione de- vono risolvere. Se è semplice, per esempio classificare le parti accet- tabili e inaccettabili come OK/NON OK, l’operatore deve sapere quali parti sono accettabili e quali no. Questo può includere informazioni non immediatamente evidenti, derivate da test a monte, che eviden- ziano difetti difficili da rilevare per un umano. L’Edge Learning è par- ticolarmente efficace nel determinare quali variazioni nelle parti sono significative, e quali invece sono puramente cosmetiche e non influen- zano la funzionalità. L’Edge Learning non è limitato alla classificazione binaria di OK/NON OK, ma può catalogare in qualsiasi numero di ca- tegorie. Se le parti devono essere ordinate in tre o quattro categorie diverse, a seconda dei componenti o delle configurazioni, l’imposta- zione è davvero semplice. L’Edge Learning è anche in grado di dirigere l’attenzione su più aree di interesse nell’immagine”. L’Edge Learning è utile in una vasta gamma di industrie, semplificando l’automazione di fabbrica e risolvendo compiti di varia complessità, ad esempio nel mondo dei componenti elettronici, dei prodotti medicali e in farma- ceutica e nell’industria del packaging, tanto per citarne alcune. Cognex - www.cognex.com Il riconoscimento automatizzato determina se un prodotto è buono o difettoso e se può essere inserito nei banchi vendita Lo stesso riconoscimento applicato a blister contenenti farmaci Applicazione del sistema proposto da Cognex nell’ispezione di una linea di prodotti cosmetici