https://ailb-web.ing.unimore.it/courses/course/sva2021/
Sistemi di visione artificiali
- Immagine
- Image processing
- Luce e spettro
- Occhio umano
- Quantizzazione
- Risoluzione spaziale
- Istogrammi
- Luminosità e contrasto
- Operazioni puntuali
- Numpy
- Filtri
- Rumore
- Bordo
- Spazi colore
- Trasformata di Fourier
Sistemi di visione artificiale
Trovano collocazione principale in processi di controllo qualità nell’industria.
- maggiore affidabilità di process
- diversi controllo con regole complesse
- modifica regole al fly
- costo ridotto
Sistemi di misura
Fanno misure sui prodotti. Sistemi molto precisi e hanno bisogno di condizioni controllate per funzionare. Si possono raggiungere accuratezze nell’ordine dei micron.
Sistemi di ispezione
Controllo estetico del prodotto. Variano molto a seconda del tipo di feature da individuare.
Code recognition
Leggono codici: barcode, datamatrix e qr code
Object recognition
Guida autonoma Identificazione di oggetti usando caratteristiche come forma/geometria, dimensioni, colore, struttura o texture. Include distinzione di varianti di oggetti. Si sta iniziando a identificare gli oggetti in 3 dimensioni, e non più in due.
Position recognition
Guida robot, pick and place, guida autonoma Posizione e orientamento di un oggetto o di un punto di un oggetto.
- Coordinate del centro di gravità
- angoli di orientamento Importante la dimensionalità, ovvero se posizione e orientamento devono essere determinate in due o tre dimensioni.
Completeness check
Categorizzazione dei pezzi come correttamente o non correttamente assemblati. Controlla se tutti i componenti sono presenti e correttamente assemblati. Realizzato in base alle necessità!
Shape and dimension check
automotive, dove i pezzi devono essere perfetti Determina la quantità geometrica con un’attenzione particolare alle misure precise e accurate. Elevate esigenze sul sensore e sulla costruzione meccanica della stazione di ispezione!
Surface inspection
- Ispezione superficiale quantitativa che determina le caratteristiche topografiche di rugosità
- Ispezione qualitativa in cui determina i difetti superficiali (ammaccature, graffi, inquinamento ecc)
Sfida: grandi set di dati e algoritmi pesanti Basati su cataloghi di difetti ⇒ algoritmi di machine learning
Tecnologie:
- ottiche
- illuminazione
- hardware - elettronico e meccanico
- software - algoritmi e interfacce uomo/macchina
Progettazione
- definizione specifiche. Più è fatto bene, più è facile realizzare il tutto.
- Descrizione oggetto da ispezionare (dimensioni, come è prodotto, variazioni e feature da estrarre)
- Descrizione task richiesto al sistema di visione (risultati)
- Descrizione ambiente in cui verrà installato il sistema di visione (condizioni di illuminazione, e spazio)
- design sistema. Componenti (lenti, illuminazione, software) per risolvere il problema Per il software o se ne usa uno già sul mercato oppure si scrive da zero.
- calcolo costi Dopo la fase di design si ha una stima dei costi.
- finalizzazione sviluppo e installazione