Due tipi di algoritmi per la visione artificiale

La visione artificiale è diventata un pilastro dell'automazione industriale, consentendo un controllo qualità efficiente e la rilevazione di difetti. Al suo cuore, la visione artificiale si basa su algoritmi per replicare il giudizio visivo umano. Questi algoritmi possono essere suddivisi in due tipi principali: sistemi basati su regole e algoritmi di deep learning . Comprendere i loro principi, punti di forza e limitazioni è fondamentale per ottimizzare le loro applicazioni in contesti reali.

Sistemi basati su regole

Algoritmi basati su regole: Questi sistemi analizzano caratteristiche specifiche di un oggetto - come colore, forma o valori in scala di grigi - e li confrontano con soglie o modelli stabiliti. Ad esempio:

• Un foglio di carta bianca con macchie può essere segnalato come difettoso perché le macchie presentano un valore in scala di grigi distinto dallo sfondo.
• Un prodotto privo di un logo standard (un modello predefinito) viene ritenuto (non conforme) attraverso il confronto con un modello.

Vantaggi :

Semplicità di Deploy le regole sono semplici da programmare una volta che i modelli delle caratteristiche siano ben definiti.

Basso costo computazionale : Requisiti hardware minimi a causa di calcoli deterministici.

Limitazioni :

Richieste ambientali rigide : Illuminazione, angoli della telecamera e posizionamento del prodotto devono rimanere altamente consistenti.

Adattabilità limitata : Anche piccole variazioni nell'aspetto del prodotto (ad esempio, fluttuazioni nella texture del materiale) o difetti irregolari (ad esempio, graffi casuali) possono portare a giudizi errati.

In pratica, i sistemi basati su regole si distinguono in ambienti altamente controllati dove le specifiche del prodotto e le condizioni di ispezione sono strettamente standardizzate. Tuttavia, la loro fragilità diventa evidente in contesti dinamici o imprevedibili.

Algoritmi di Deep Learning: Imparare dalla complessità

Il deep learning mimica i processi cognitivi umani addestrando reti neurali su grandi quantità di dati. A differenza dei sistemi basati su regole, questi algoritmi estraggono autonomamente caratteristiche dalle immagini, permettendo loro di gestire scenari complessi come:

Rilevazione di difetti irregolari (ad esempio, crepe o macchie a forma casuale).

Distinzione di oggetti in sfondi ingombri.

Vantaggi :

Alta precisione in ambienti caotici : Si adatta a variazioni di illuminazione, angoli e incongruenze del prodotto.

Generalizzabilità : Una volta addestrati, i modelli possono riconoscere nuovi schemi di difetti all'interno delle categorie apprese.

Sfide :

Mancanza di dati : L'addestramento richiede centinaia a migliaia di immagini etichettate, con un forte dipendenza da campioni difettosi. Nella produzione, i difetti sono spesso rari, il che rende necessarie fasi di raccolta dati prolungate (settimane a mesi).

Problemi di scalabilità : Passare a una nuova specifica del prodotto richiede generalmente un riaddestramento da zero, aumentando i costi di tempo e risorse.

Scegliere lo Strumento Giusto: Il Contesto Conta

La scelta tra algoritmi basati su regole e deep learning dipende da casi d'uso specifici:

Sistemi basati su regole si distinguono in produzioni ad alto volume e standardizzate (ad esempio, componenti dei semiconduttori) dove la coerenza è garantita.

Deep learning si distingue in scenari a basso volume e alta variabilità (ad esempio, rilevazione di difetti nei tessuti) o quando i difetti non presentano schemi prevedibili.

In modo significativo, stanno emergendo approcci ibridi. Per esempio, i filtri basati su regole possono preprocessare le immagini per ridurre i carichi di lavoro del deep learning, mentre gli strumenti di generazione di dati sintetici alleviano la carenza di campioni di addestramento.

Conclusione

L'efficacia della visione artificiale dipende dall'allineamento delle capacità algoritmiche con le realtà operative. I sistemi basati su regole offrono semplicità e velocità ma inciampano in ambienti imprevedibili. Il deep learning fornisce flessibilità e precisione ma richiede un investimento iniziale significativo. In ultima analisi, la stabilità di qualsiasi sistema dipende da tre fattori: uniformità del prodotto, controllo ambientale e diversità dei campioni. Dominare queste variabili garantisce che la visione artificiale mantenga la promessa di precisione e affidabilità.