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La visione industriale applicata alle macchine offre delle performance molto avanzate quando viene abbinata all’adozione dell’Intelligenza Artificiale e in particolare rispetto all’apprendimento. Gli esperti di visione conoscono, non solo i benefici, ma anche i limiti di questo approccio RENATO CASTAGNETTI La visione industriale è da conside- rarsi un pioniere nell’adozione dell’In- telligenza Artificiale. I motivi sono principalmente due. Da un lato gli esperti di visione sono sempre stati coinvolti nel riconoscimento dei mo- delli. D’altro lato il riconoscimento delle immagini è generalmente un campo di attività quotidiano per gli esperti di Intelligenza Artificiale. Ad esempio, il software della fotocamera AI di Google Google Lens rileva un miliardo di oggetti in un istante attra- verso la fotocamera dello smartphone e può quindi assegnarli automati- camente. “L’Intelligenza Artificiale è stata a lungo utilizzata nella visione industriale delle macchine”, confer- INCHIE S TA ma Maximilian Lückenhaus, direttore Marketing + Business Development presso lo specialista del software di visione MVTec Software. L’apprendi- mento profondo, di solito basato su reti neurali convoluzionali (CNN), è di particolare importanza in questo con- testo. “Queste CNN sono reti neurali artificiali ispirate a processi biologici - continua Lückenhaus -. Usano enormi quantità di dati di immagini digitali per un processo di formazione completo per poter classificare nuovi oggetti in modo indipendente in seguito”. Processo di addestramento Le caratteristiche specifiche degli oggetti vengono apprese automati- camente in questo processo di ad- destramento. Dopo questa forma- zione, è possibile assegnare nuovi dati di immagine e conseguente- mente si possono ottenere tassi di riconoscimento particolarmente elevati e robusti. Campi di appli- cazione preferiti: classificazione e rilevamento degli oggetti. Affinché le aziende possano sfruttare la tec- nologia il più facilmente possibile, MVTec fornisce strumenti di ap- prendimento profondo pre-adde- strati nel suo software, che sono stati pre-addestrati sulla base di circa tre milioni di immagini accura- tamente selezionate dall’ambiente industriale. “Pertanto, le aziende 46 p rogett a re 432 SETTEMBRE 2020