Che cos'è:
La richiesta sempre crescente di qualità, la tendenza verso la produzione a zero difetti, la competizione sempre più serrata e la necessità di contenere i costi, costringono le aziende ad affrontare un nuovo modo di pensare: oggi è richiesto un controllo di qualità affidabile ed accurato di ogni singolo pezzo.
Il campionamento statistico non può garantire la qualità richiesta, mentre la riduzione delle dimensioni dei componenti ed il ricorso a metodologie produttive sempre più automatizzate e flessibili, rendono il controllo manuale assolutamente inapplicabile, dal momento che non è in grado di fornire garanzie di ripetibilità e stabilità ed è reso proibitivo dal costo del lavoro.
I sistemi di elaborazione digitale delle immagini si integrano perfettamente in questo ambiente poiché sono in grado di fornire dati oggettivi sulla qualità dei prodotti in maniera ripetitiva ed automatica. Accuratezza degli assemblaggi, qualità delle superfici, misure, profili, forme, colori, posizionamento, possono essere controllati in poche frazioni di secondo in maniera precisa e documentabile.
L’industria automobilistica, cosmetica, meccanica, farmaceutica, alimentare, del confezionamento e dell’assemblaggio si affidano sempre più ai sistemi di visione artificiale per automatizzare compiti di controllo del prodotto.
Tipiche applicazioni dei sistemi di visione artificiale sono infatti: la verifica delle dimensioni e del contorno di oggetti con precisioni che possono arrivare in alcuni casi al micron; la lettura e la decodifica di caratteri, di codici a barre e di “data matrix code”; il controllo della qualità di stampa; la verifica della presenza dei vari componenti che costituiscono un pezzo e del corretto assemblaggio degli stessi; il controllo della qualità e della lavorazione delle superfici; la verifica e l’identificazione dei colori.
Ma l’elaborazione digitale delle immagini non si applica solo a problematiche relative alla qualità della produzione, essa costituisce un valido e sempre più insostituibile strumento anche per acquisire ed analizzare dettagliatamente le informazioni di quanto prodotto, sia al fine di tracciare automaticamente la produzione (rilevando ad esempio dati quali codici di lotto, numeri di serie, ecc.), sia per acquisire informazioni utili a retroazionare il processo produttivo (misure senza contatto o rilievi in ambienti ostili), che infine per riconoscere le caratteristiche degli oggetti analizzati e settare la linea di produzione di conseguenza (sorting).
Tipici settori applicativi dei sistemi di visione artificiale sono:
La misura: è possibile verificare le tolleranze geometriche e dimensionali dei prodotti. L’uso di algoritmi di subpixeling consente di ottenere una ripetibilità dei risultati di misura fino al 1/20 di pixel.
Verifica presenza: i componenti di un pezzo possono essere analizzati individualmente; ne può essere controllata la corretta posizione, possono essere ordinati e contati. Forme complesse possono essere riconosciute indipendentemente dal loro eventuale spostamento o dalla rotazione.
Identificazione: simboli e caratteri possono essere riconosciuti e verificati sfruttando algoritmi di classificazione neurale. L’addestramento effettuato con simboli campione e la possibilità di procedere con affinamenti progressivi consente di ottenere elevate precisioni di riconoscimento.
Bar code e Data Matrix code vengono decodificati indipendentemente dalla direzione e dall’orientamento.
Verifica posizione ed orientamento: la posizione e l’orientamento di un pezzo possono essere rilevati e trasferiti ad un robot o al controllore di processo per gestirne la manipolazione o per realizzare sistemi di posizionamento a loop chiuso.
Controllo stampa: è possibile verificare contorni ed omogeneità di quanto stampato, analizzando contemporaneamente anche la presenza di eventuali difetti dello sfondo.
Ispezione di superfici: è possibile rilevare graffi, rigature, imperfezioni estetiche o ammaccature. Ciascun difetto può essere classificato in diverse categorie basandosi su caratteristiche quali la dimensione, la lunghezza, il fattore di forma, la direzione, ecc.
Il processo di sviluppo di una soluzione di "machine vision" è composto fondamentalmente di 5 passi:
Verifica dei campioni in laboratorio:
Dopo un primo contatto per la comprensione del problema il cliente fornisce alcuni campioni significativi dei pezzi da controllare. In laboratorio i campioni vengono analizzati e viene stimata una prima fattiblità dell'applicazione, iniziando ad individuare anche gli strumenti più idonei in funzione delle esigenze del cliente.
Analisi:
determinata la realizzabilità della soluzione vengono analizzati in dettaglio, assieme al cliente, tutti gli aspetti dell'applicazione, con particolare riguardo all'ingegnerizzazione ed all’integrazione del sistema nel processo produttivo e nell’organizzazione tipici del cliente. Una volta fatto ciò vengono scelti i componenti più adatti e viene formulata un'offerta.
Realizzazione:
nei laboratori viene realizzata l'applicazione, simulando quanto più possibile il funzionamento della macchina e collaudando a fondo i componenti utilizzati.
Messa in funzione:
è una delle componenti più importanti. A differenza di molti altri sistemi, quelli di visione artificiale sono estremamente sensibili alle condizioni al contorno. Il posizionamento a bordo macchina, il collocamento della macchina nello stabilimento in relazione alle fonti di illuminazione, possono influire sulla qualità di quanto realizzato. Per questo i tecnici intervengono per effettuare la messa in servizio e la calibrazione dell'apparecchiatura, modificando in condizioni reali di produzione tutti quei parametri che possono consentire di ottenere la massima ripetibilità ed affidabilità delle funzioni svolte dall'apparecchiatura.
Assistenza:
Per ogni problema, esigenza, informazione i tecnici devono essere disponibili e pronti ad intervenire. Perché un sistema di visione artificiale diventa un componente fondamentale del sistema azienda ed il cliente deve poter sempre contare sul massimo supporto.
Come funziona un sistema di visione artificiale:
Bhè in poche parole si può riassumere nei seguenti passi:
-acquisizione dell'immagine da parte delle telecamere
-analisi dell'immagine acquisita da parte del software di visione artificiale
-trasferimento dei dati e/o comando di movimentazioni e/o plc in base ai risultati ottenuti dall'analisi precedente.
Le Problematiche:
- Uno dei maggiori problemi per sviluppare un sitema di visione artificiale è sicuramente l'illuminazione da questa dipende tutto ma soprattutto dipende la precisione del sistema.
- Altro problema è sicuramente la qualità della telecamera la quale a seconda del numero di pixel può influire in modo notevole sulla qualità delle rilevazioni fatte
- Inoltre diffidate da quelle aziende che vi impongono un software "proprietario" il quale serve sono a rendere schiava l'azienda, dovete puntare su un software standard che vi lasci la possibilità di effettuare modifiche in futuro e che sia di semplice utilizzo in modo tale da non dipendere da una unica azienda e/o persona.
- Ultima cosa diffidate di chi vi garantisce tutto e soprattutto una precisione oltre il centesimo...con magari prezzi bassissimi.
Le maggiori aziende che offrono questi servizi:
(in ordine alfabetico)
- AUTOWARE (http://vision.autoware.it)
- BAUMER (http://www.baumerelectric.com)
- COGNEX (http://www.cognex.it)
- DELTA VISIONE (http://www.deltavisione.com)
- FALCON (http://www.falconinstruments.it)
- LOGO SYSTEM (http://www.logosystem.com)
- KEYENCE (www.Keyence.com)
- MATSUSHITA (http://www.matsushita.it)
- NATIONAL ISTRUMENTS (http://digital.ni.com/worldwide/italy.nsf/main?readform)
- NEUROCHECK (http://www.neurocheck.it)
- OMRON (http://www.omron.it)
- SIEMENS (http://www.siemens.it)
- SPECIAL VIDEO (http://www.specialvideo-eng.com)
- TATTILE (http://www.tattile.com)
- VEA (http://www.vea.it)
- VISION DEVICE (www.visiondevice.com)
- VISUAL INSPECTIONS (http://www.visualinspections.it)
queste sono le più famose ne trovate altre...di più "piccole"(
) cercando visione artificiale nei principali motori di ricerca (es. google)Ciao a tutti!
Sempre a vostra disposizione per maggiori informazioni
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