Alla diffusione nelle industrie dei cobot, i robot collaborativi in grado di operare in tutta sicurezza negli stessi spazi fisici degli operatori umani, corrisponde la parallela diffusione dei sistemi di visione artificiale. La machine vision è, insieme agli end-effectors, l’elemento determinante delle tecnologie di Industria 4.0. È attraverso i sistemi di visione con intelligenza artificiale che le macchine in generale, e i cobot in particolare, acquisiscono le capacità di “vedere”, “capire” ed “interpretare” necessarie a svolgere i compiti loro assegnati e interagire con gli operatori umani. Secondo il Global Market Research Reports Company il mercato mondiale dei sistemi di visione artificiale raggiungerà i 14,7 miliardi di dollari entro il 2022 con un trend di crescita simile a quello dei cobot.
Applicazioni della visione con intelligenza artificiale in campo industriale
Attualmente sono già numerose le applicazioni
in campo industriale dei sistemi di visione con intelligenza artificiale
associati ai robot collaborativi.
Riconoscimento
I cobot dotati di machine vision si occupano del controllo qualità riconoscendo difetti di fabbricazione o deviazione rispetto a caratteristiche standard (per esempio nell’industria agroalimentare). I vantaggi in queste task sono rappresentati da una precisione dei sistemi di visione non raggiungibile dall’occhio umano, dal fatto che i cobot non subiscono distrazioni nei processi ripetitivi, dalla possibilità di stabilire criteri oggettivi e ripetibili e dalla possibilità di far intervenire l’operatore umano supervisore nel momento in cui la macchina non è in grado di operare una scelta.
Orientamento, posizionamento e guida
È il tipo di operazioni generalmente associate alla pallettizzazione: i sensori di visione permettono di guidare il braccio antropomorfo del cobot riconoscendo posizione e posizionamento degli oggetti da afferrare (per esempio delle scatole di cartone) e spazio in cui depositarli, tenendo conto anche della presenza eventuale di altri oggetti o persone in movimento.
Misure non a contatto
Ogni genere di unità di misura – lunghezza, larghezza, diametro, volume, etc – è potenzialmente stimabile senza contatto attraverso i sistemi di visione con intelligenza artificiale, con indubbi vantaggi negli ambienti in cui l’intervento umano metterebbe a repentaglio l’integrità psicofisica dell’operatore (industria siderurgica) o dei prodotti (oggetti fragili).
Verifiche
Sono la declinazione su nastri o lastre del
riconoscimento, per esempio quando si tratta di verificare l’assenza di difetti
di lavorazione su lastre di metallo o nella produzione di tessuti.
Classificazione e scelta
Si tratta di una delle operazioni più complesse che un cobot con machine vision può arrivare a svolgere, per esempio quando si tratta di scegliere tra oggetti di natura diversa, afferrarli e riposizionarli classificandoli. I sistemi di visione, inoltre, hanno la capacità di riconoscere e classificare le diverse posture in cui uno stesso oggetto può casualmente trovarsi disposto, così da poterne stimare dei punti di presa ottimali.
Lettura
È la tipica applicazione che segue il
packaging e precede l’inscatolamento o la pallettizzazione: riconoscere una
confezione, controllarne il codice a barre, afferrare l’oggetto, inserirlo in
una scatola o posizionarlo su un pallet.
Conteggio
I sistemi di machine vision sono in grado di
conteggiare un numero specifico di oggetti (per esempio il numero di viti in
una confezione) oppure il numero di ricorrenze di una caratteristica in un
determinato oggetto (per esempio i componenti di un circuito stampato).
Sorveglianza e Interazione
È l’applicazione che più di tutte ha implicazioni con la sicurezza nell’interazione uomo – macchina nello stesso ambiente di lavoro: i sistemi di visione artificiale riconoscono posizione e movimento degli operatori e forniscono ai cobot le informazioni necessarie per interagire con essi, senza entrare in contatto.
In tutte le applicazioni elencate a fare la differenza è la capacità dei sistemi di visione di apprendere tramite Machine Learning o Deep Learning, l’apprendimento profondo bio-ispirato al funzionamento della corteccia visiva umana, modificando gli algoritmi in conseguenza di ogni nuova informazione recepita sul compito che stanno svolgendo. Ovvero: il fattore cruciale è l’interazione tra potenza dell’hardware (sistemi ottici di rilevazione) e capacità di elaborazione delle informazioni. Quando infatti non è possibile tradurre in linguaggio formale i criteri secondo i quali deve operare una macchina (come è avvenuto e avviene tuttora per i robot industriali tradizionali) entra allora in gioco l’Intelligenza Artificiale che impara dall’esperienza, accumula informazioni e diventa sempre più precisa e accurata nello svolgimento dei propri compiti. È questo che permette a un cobot per esempio di riconoscere una mela guasta su un nastro ingombro di mele e di prelevarla, impedendone il confezionamento e la vendita, oppure di adattare i propri movimenti in base a quelli dell’operatore umano presente nello stesso spazio di lavoro.
Vantaggi dei sistemi di visione con Intelligenza Artificiale
I vantaggi dei sistemi di visione con
Intelligenza Artificiale, in particolare nello svolgimento di compiti
ripetitivi che richiedono estrema accuratezza e precisione, si misurano in
termini di maggior velocità di esecuzione, maggior standardizzazione della
qualità, eliminazione degli errori casuali e dei difetti, riduzione degli
scarti e dei conseguenti costi, riduzione dei tempi di inattività per macchine
e operatori umani, aumento dell’efficienza e della redditività.
Sistemi di visione artificiale SOLOMON 3D
Leader nel campo della visione artificiale
sono i prodotti SOLOMON, sistemi hardware e software, che sempre più stanno
prendendo piede negli impianti industriali. Punto di forza della casa
produttrice taiwanese è il continuo miglioramento dei propri prodotti tramite
un attento processo di ricerca e sviluppo, mirato ad accogliere le esigenze dei
clienti e del mercato. Gli scanner SOLOMON, dotati di due camere integrate e
basati su tecnologia a luce strutturata, permettono di acquisire immagini
tridimensionali dell’ambiente e degli oggetti osservati. SOLOMON mette poi a
disposizione una serie di pacchetti software per l’elaborazione di queste
immagini e l’utilizzo in applicazioni industriali.
AccuPick è la soluzione software
proposta da SOLOMON per la guida robot durante il picking di oggetti disposti o
accumulati casualmente. Gli strumenti tradizionali richiedo che sia disponibile
e salvato su un database il modello CAD di ogni oggetto da manipolare e che
vengano configurati manualmente i punti di presa. AccuPick, invece, essendo
basato su Intelligenza Artificiale premette di riconoscere e classificare i
diversi oggetti basandosi su autoapprendimento: basterà raccogliere tra le
venti e trenta foto degli oggetti di interesse per “insegnare” al sistema come
afferrare e manipolare gli oggetti. AccuPick, inoltre, è nativamente integrato
con più di 20 tra i maggiori vendor di robot, rendendo le applicazioni
facilmente integrabili e ri-configurabili.
Solvision – Quality Assurance
Solvision è il modulo
dedicato al controllo qualità e al riconoscimento di difetti. In questo caso il
Machine Learning viene utilizzare per riconoscere imprecisioni sui prodotti a
fine lavorazione, non facilmente rilevabili dall’operatore umano. Questo modulo
supporta inoltre il riconoscimento e la decodifica di scritte (OCR) e codici a
barre.
Solscan – Reverse Engineering
La soluzione Solscan,
interpolando immagini prese da diverse angolazioni – in questo caso lo scanner
SOLOMON è posto sul polso del robot – permette di ricostruire un modello 3D di
un oggetto di interesse, su cui si vogliono effettuare misurazioni e
rilevazioni ai fini di controllo conformità rispetto ai valori nominali,
piuttosto che per scopi di reverse engineering.
Solomotion – Guida robot avanzata
Solomotion è il sistema
di guida robot avanzato proposto da SOLOMON. In questo caso la machine vision
viene utilizzata per guidare il robot lungo percorsi complessi, avvalendosi di
algoritmi di motion planning per pianificare traiettorie che evitino collisioni
durante operazioni come nel caso di assemblaggio, incollaggio e verniciatura.
