In-Sight 2800 Deep Learning Cognex

L'obiettivo di In-Sight 2800 Deep Learning Cognex

Cognex ha come obbiettivo principale di rendere la programmazione dei sistemi di visione più semplice ed efficace per tutti.
Ormai, la novità del Deep Learning applicato alla (o apprendimento profondo) visione industriale è quasi sulla bocca di tutti. Sappiamo bene che le reti neurali sono un mix di complicatissimi calcoli generati via software per risolvere applicazioni complesse. Per poter permettere che ciò avvenga, bisogna solitamente disporre di apparecchiature potenti e costose.

La potenza del Deep Learning per tutti

Con la nuova In-Sight 2800 Deep learning, Cognex è’ riuscita, nuovamente, in qualcosa di davvero incredibile, ovvero rendere fruibile la potenza del Deep Learning senza complessità.

Dopo il lancio della piattaforma sviluppata per PC In-Sight Vision Pro Vidi , dopo l’evoluzione e il trapianto di questa piattaforma su smart camera con la In-Sight D900, ora siamo di fronte ad un’innovazione tecnologica sensazionale: la In-Sight 2800.

Vi ricordate il sensore di visione In-Sight 2000 ? Bene,  aggiungete una buona dose di steroidi ed otterremo una potente In-Sight 2800, più robusta, performante, con un illuminatore integrato multicolore ma soprattutto, basata su Edge Learning.

Che cos’è l’Edge Learning?

Questo algoritmo non è altro che un’estrapolazione di un tool derivante direttamente dal deep learning, il famoso In-Sight ViDi Classify, il classificatore. In pratica, etichettando come “buone” e “scarto” una sequenza di immagini definite, la telecamera sarà in grado di auto riconoscere e classificare immagini successive. La potenza di questo algoritmo sta nella capacità di gestire scenari molto variabili nonostante un numero ridotto di “esempi”. In questi aspetti si percepisce la derivazione dalla tecnologia deep learning!

La potenza del classificatore Edge Learning unito alla serie entry level di Cognex ha reso disponibile una tecnologia di altissimo livello a prezzi davvero incredibili! Infine il tutto è fruibile sul nuovo EasyBuilder di In-Sight Vision Suite. Questa nuova piattaforma è il prossimo passo del famoso In-Sight Explorer! È stata appositamente sviluppata da Cognex per rendere disponibile questa tecnologia senza aver bisogno di hardware complessi o di licenza sw particolari. 

Caratteristiche Tecniche

La In-Sight 2800 è disponibile con risoluzione intermedia di 720×540 oppure in full-resolution 1440×1080. Rispetto alla sorella maggiore D900 che arriva fino a 2448×2048, Cognex ha sviluppato appositamente queste risoluzioni per contenere i costi. Inoltre, dispone di un illuminatore di nuovissima generazione che permette l’ utilizzo di 4 Led ad alta potenza in luce bianca, rossa, blu o verde, rispetto al precedente non sempre efficace e mono colore. Il tutto è unito dalle classiche lenti liquide autofocus rapide per ottenere immagini di altissima qualità.

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    Cognex ViDi Autolearn Classify

    Cognex ViDi Autolearn Classify? Ormai è così che va il mondo. Innovazioni, scoperte e sensazionali tecnologie sono a portata di tutti. Tutto sempre più all’ avanguardia, tutto sempre più nuovo, più bello e più potente di prima. Ma cosa si sarà mai inventata ancora Cognex, poco dopo il lancio delle potentissime Smart Camere In-Sight ViDi con tecnologia Deep Learning? Prima di scoprirlo, facciamo un breve passo indietro e rinfreschiamo la memoria su cosa sia una Smart Camera Cognex ViDi basata su tecnologia Deep Learning (a reti neurali).

    A differenza dei classici sistemi di visione industriale, tecnologia che fino a pochi anni fa era “in cima” al mercato, ora si sente sempre più spesso parlare di “apprendimento profondo”, di “reti neurali”. Se prima la tecnologia ragionava su mere soglie numeriche per identificare ciò che è buono da ciò che è scarto, In-Sight Cognex ViDi analizza direttamente le immagini classificandole come “buone” o come “scarto”. In poche parole immaginiamo un cervello vuoto che deve essere riempito.

    Sostanzialmente, a queste smart-camere viene fatto “analizzare” un lotto di immagini buone e difettose e, tramite l’ ausilio di PC con CPU potenti e SW di ultima generazione si riesce a sviluppare una rete intelligente che  auto discrimina i difetti.

    Fatte (ad esempio) 1000 le immagini analizzate e accumulate in questo “cervello vergine” e classificati i buoni e gli scarti, il cervello artificiale sarà in grado di identificare i difetti sulle successive immagini mai viste in precedenza! Il tutto completamente in automatico. Sensazionale, no? Certo che si, qualora i costi lo giustifichino…

    In-Sight ViDi 1.5: Autolearn Classify

    Ebbene ecco che sveliamo la novità. Si chiama AutoLearn Classify! Questo nuovo strumento di Deep Learning si trova sulla nuova release di In-Sight ViDi 1.5, Software dedicato alla serie Cognex In-Sight D900.

    Autolearn Classify è a tutti gli effetti un tool derivante dal mondo di In-Sight ViDi, si tratta di un classificatore multiclasse in grado di discriminare prodotto buono/prodotto scarto. Essendo “multiclasse” ci consente di gestire anche diversi livelli di scarto, piuttosto che diverse tipologie di difetto!

    Grazie al Deep Learning lo strumento funziona in modo intelligiente, ma a differenza degli altri tools di ViDi non ha bisogno di PC ad alte prestazioni ne di licenze di sviluppo Software. Cognex ha creato Autolearn classify per poter sviluppare e creare programmi direttamente dal nostro foglio di calcolo che tutti conosciamo: Spreadheet. Ciò è possibile grazie alla sua integrazione nella nuova piattaforma denominata In-Sight ViDi Suite

    Il risultato fondamentale? Costi molto contenuti, intelligenza e potenza di calcolo Deep Learning superiori ad un classico sistema di visione tradizionale e, ultimo ma non ultimo… Semplicità di programmazione al limite del banale. Si scattano le immagini che vengono archiviate pronte per essere analizzare, si creano manualmente tramite foglio di calcolo le etichette (ad esempio “good” e “bad”), si fanno scorrere le immagini e manualmente ad ogni frame si associa l’ etichetta desiderata. Completata questa fase… Il resto lo farà la telecamera.

    Non ci credete?
    Contattateci per una prova o demo sui vostri campioni e saremo più che felici di sorprendervi!!

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      Sistema 3D L4000 Cognex

      Sistemi 3D, intelligenza artificiale per l’analisi di immagini, “deep learning”, reti neurali. Tanta tecnologia che sta trasformando il nostro modo. Tutti sistemi presentano una semplicità di utilizzo ed una precisione mai viste prima d’ora e ci permettono di sviluppare applicazioni molto performanti. Oggi vogliamo introdurre una svolta vera novità, che porta il marchio giallo/nero di Cognex Corporation, un marchio del quali noi Azzali siamo fieri.

      Cognex ha sempre avuto la peculiarità di distinguersi per innovazioni tecnologiche, specialmente nell’ambito delle smart camere, ovvero telecamere con tutta l’intelligenza integrata a bordo di hardware compattissimi. Dopo il successo della smart camera In-Sight ViDi con tecnologia “deep learning” a reti neurali, Cognex introduce un’altra grande smart camera,  il nuovissimo sistema di visione 3D della serie L4000.

      Vi ricordate i sistemi tradizionali Cognex 3D? “Teste profilatrici” che triangolano i dati laser tramite una telecamera che abbinata ad un PC “controllore” è in grado di catturare i punti delle scansioni. Il tutto viene collegato ad un Pc standard per poter configurare il sistema tramite VisionPro e permette di creare interfacce software personalizzate.

      I sistemi Cognex 3D garantivano controlli molto accurati a discapito  però di una programmazione onerosa sia in termini di tempo che in termini di competenze. Per programmare un sistema 3D bisognava avere delle competenze di alto livello livello e i costi non sempre accessibili per tutte le applicazioni. Con In-Sight 3D-L4000 si cambia musica, il sistema infatti non è altro che una telecamera che si, triangola sempre il laser con telecamera ma… con tutto integrato a bordo, proprio come le altre smart camere Cognex.

      Dotata di nuovi processori e dei migliori laser blu (ottimale per le scansioni 3D, in precedenza rosso), il nuovo 3D-L4000 combina compattezza, semplicità d’ uso impressionante, risoluzioni e precisione di scansione ineguagliabili (è addirittura più preciso dei modelli precedenti) oltre che alla comodità del classico sistema stand alone. Ma i vantaggio non finiscono qui!  Nessuna licenza di sviluppo aggiuntiva! Per chi programma il mondo Cognex sa che esistono i sw gratuiti scaricabili dal sito Cognex Support, adatti alla programmazione del mondo In-Sight e DataMan, come questi sistemi il sistema In-Sight 3D-L4000 si programma con il sw In-Sight Explorer senza costi aggiuntivi.

      Grazie al nuovo In-Sight 3D L4000, sviluppare e integrare applicazioni 3D ora sarà alla portata di tutti e a costi contenuti. Insieme alle smart-camere In-Sight D900 con sistema Deep Learning Cognex si conferma l’azienda leader come soluzioni innovative nel mondo della visione artificiale.. Non temete della terza dimensione, buttatevi, e scoprirete che l’altezza non fa paura!!

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        Certificazione Machine 4.0 Ready Universal Robots

        La Certificazione Machine 4.0 Ready ottenuta da Universal Robots è una certificazione di PDT® acronimo di “Performance Digital Traceability” rilasciata da IQC srl azienda specializzata nelle certificazioni digitali tramite tecnologia Blockchain che dichiara:

        PDT® – È un marchio registrato di proprietà IQC srl. La certificazione PDT è un procedimento di analisi, rilevazione e successiva rappresentazione digitale delle risultanze, riferite ad organizzazioni, processi, prodotti e persone. La certificazione PDT® con tecnologia Blockchain, rende visibili, ove possibile con rilevazione digitale, lo stato delle cose a sostegno di dichiarazioni inerenti le performance.

        Conformità alla normativa 4.0:

        Universal Robots è stata in grado di ottenere questa certificazione in quanto produce e commercializza beni funzionali alla trasformazione tecnologica e digitale conformi al modello “Impresa 4.0”, ora “Transizione 4.0”. Di fatto, tutti i prodotti della serie E-series di Universal Robots sono già corredati di una loro certificazione 4.0 che potrà essere allegata alla propria domanda.

        La Certificazione Machine 4.0 Ready rappresenta un grande vantaggio in termini burocratici e si traduce in un netto risparmio di tempi e costi. 

        Nella pagina web del sito IQC si potrà scaricare tutta la documentazione necessaria è tra cui:

        • Fascicolo di rispondenza tecnica i4.0
        • Attestazione Universal Robots del 06/07/2020
        • Brochure Robot Collaborativi UR e-Series
        • Manuale d’uso UR3 versione 5.9
        • Manuale d’uso UR5 versione 5.9
        • Manuale d’uso UR10 versione 5.9
        • Manuale d’uso UR16 versione 5.9
        • Evidenza Control Box Cobot
        • Certificato della compatibilità della cleanroom su un Cobot UR10e
        • Certificati TUV NORD in base alla norma ISO 10218-1:2011, con funzioni di sicurezza classificate Cat 3 PLd in conformità con ISO 13849-1:2015
        • Dichiarazione di Incorporazione (DOI)

        Alla domanda se i Cobot di Universal Robots sono compatibili con la normativa 4.0 non solo diremo di si, ma sono già pronti per essere integrati al vostro studio!

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          Universal Robots: Robot Collaborativi

          Con l’inizio del 2021 Universal Robots entra ufficialmente tra le partnership di Azzali Elettronica. Al termine dello scorso anno abbiamo deciso di fare una scommessa, investendo in una soluzione complementare al nostro business principale: la Visione Artificiale.

          Nei Cobot di Universal Robots abbiamo intravisto un grande potenziale  e un maggior valore da portare direttamente ai nostri clienti, offrendo come sempre la nostra esperienza e servizio nel campo dell’automazione.

          Universal Robots: Principali Vantaggi

          I Cobot (Robot Collaborativo) rappresentano una grande soluzione in tutti settori industriali e in molte operazioni costose, ripetitive e a basso valore aggiunto, che fino ad oggi erano svolte da operatori. Da quest’anno Azzali Elettronica supporterà tutti, dagli utenti finali agli integratori o costruttori di macchine nella scelta del proprio Robot Collaborativo più adeguato per ottimizzare questi processi.

          Universal Robots ha inoltre sviluppato negli anni un vero e proprio ambiente di accessori chiamati “UR+” che completano il braccio robotico, permettendogli una facile integrazione ed eventualmente l’utilizzo in più mansioni. In questo modo il ritorno dell’investimento è garantito: “flessibilità” è una delle parole chiave di Universal Robots.

          Forti della proprietà Teradyne e grazie alla partnership con la finanziaria DLL, Universal Robots è in grado di offrire direttamente ai propri clienti soluzioni dilazionate di acquisto e noleggio. In altre parole c’è la possibilità di stipulare contratti di leasing, noleggio a lungo o breve termine.

          In ultimo UR è un prodotto 4.0 ready. In altre parole, la sua certificazione 4.0 è già pronta e deve essere solo integrata nello studio che verrà realizzato complessivamente per l’applicazione. Questo rappresenta un enorme vantaggio burocratico e consente all’utilizzatore di sfruttare tutte le agevolazioni ottimizzando i costi.

          Applicazioni di movimentazione, pallettizzazione, assemblaggio, asservimento macchine sono le applicazioni dove possiamo riscontrare il maggior vantaggio, inoltre grazie alla decennale esperienza di Azzali Elettronica nella visione artificiale Cognex possiamo abbinare all robot “l’occhio” della telecamera, rendendolo in grado di discriminare oggetti e di compiere operazioni più complesse.

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            Controllo assemblaggi con In-Sight Vidi Check

            Il controllo assemblaggi non sarà più un problema grazie a In-Sight ViDi check. Il nuovo algoritmo basato su intelligenza artificiale è stato creato appositamente per applicazioni come controllo di assemblaggi e verifica di presenza/assenza su sfondi variabili o non uniformi. Lo strumento è in grado di identificare oggetti complessi e variabili all’interno di un’immagine, accertandosi della loro presenza e del corretto posizionamento. Tutto questo senza farsi ingannare dai riflessi o da altri disturbi intrinsechi del controllo.

            Applicazioni di presenza/assenza o verifica assemblaggi: criticità

            In passato verificare la presenza/assenza di un particolare non era cosi scontato. Condizioni variabili di sfondo oppure dei componenti, creavano difficoltà nella costruzione di una logica di controllo stabile. Gli algoritmi di visione artificiale classica come il “modello”, il “controllo di pixel” o il “controllo dei bordi” per quanto efficaci, non riuscivano a raggiungere la flessibilità richiesta da certe ispezioni. Spesso lo stesso componente risultava completamente diverso al sistema di visione a seconda della sua posizione o a seconda del packaging.

            In-Sight ViDi Check è stato creato appositamente per verificare che i componenti si trovino nel posto giusto senza farsi ingannare dalle loro variabilità e ad individuando anche gli oggetti più complessi anche con sfondi variabili.

            Nuovo algoritmo di Deep Learning: In-Sight Vidi "Check"

            La nuova logica basata su tecnologia Deep Learning ci permette di creare una rete neurale che sia in grado di gestire in autonomia la variabilità dei componenti da verificare. Grazie ad un training di componenti corretti il sistema costruirà in automatico una logica in grado di convalidare oppure scartare l’oggetto.

            In fase di programmazione potremmo affinare l’ispezione gestendo le soglie con cui il sistema scarta oppure conferma le immagini, perciò il sistema per quanto autonomo non è privo di controllo. Semplicemente ci aiuta a velocizzare il processo di apprendimento e di messa in funzione dell’applicazione.

            Non è più necessario trovare una logica complessa che includa molte variabili, oggi è sufficiente creare una buona immagine in modo che il sistema possa automaticamente ricavarne gli elementi per creare una applicazione solida e ripetitiva.

            Le applicazioni che possono essere sviluppate con questo nuovo algoritmo In-Sight ViDi Check toccano tutti i settori, dal farmaceutico/medicale, al food and baverage, così come all’automotive. Da oggi grazie a Cognex sarà possibile fare un grade passo in avanti in termini di qualità di processo e prodotto.

            In-Sight ViDi Check sulla nuova In-Sight D900 Cognex

            Il nuovo strumento di Deep Learning Cognex è integrato nella nuova Smart-camera In-Sight D900, la quale oltre ad avere gli algoritmi Deep Learning ha già integrati tutti i noti strumenti Cognex, come PatMax e molti altri. Questo ci consente di combinare logiche di programmazione classiche ad una rete neurale e creare applicazioni di controllo qualità veramente innovative.

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              Ricerca difetti con In-Sight Vidi Detect

              La ricerca difetti con In-Sight ViDi Detect rappresenta un approccio altamente innovativo ai problemi industriali che fino ad oggi erano considerati irrisolvibili utilizzando la sola visione tradizionale. Grazie al nuovo strumento di intelligenza artificiale Cognex, abbinato alla versatilità della smart-camera industriale, siamo in grado di riscontrare difetti variabili con un alto grado di precisione e affidabilità. Vediamo insieme nello specifico come lavora lo strumento software e in cosa consiste questo approccio innovativo.

              Ricerca difetti con visione artificiale tradizionale

              Con la visione artificiale classica, siamo obbligati a costruire una logica di programmazione in base al tipo di difetto da identificare e degli strumenti software a nostra disposizione (pattern, angoli, colore dei pixel, riflessi, bordi ecc). Grazie ad un’immagine “buona” e con un’immagine “difettosa” possiamo costruire il nostro programma. In fase di installazione, verrà poi regolato cercando di individuare un intervallo di soglie comune per tutti i difetti.

              Questo approccio, seppur molto semplice ed immediato, presenta una serie di vincoli. Quando il difetto è altamente variabile oppure sconosciuto non siamo in grado di definire con precisione e certezza quale algoritmo sia più efficace per la discriminazione. In queste applicazioni entra in gioco In-Sight Vidi Detect e la sua tecnologia di Deep Learing. 

              Nuovo algoritmo di Deep Learning: In-Sight Vidi "Detect"

              Il nuovo strumento basato su intelligenza artificiale consente di individuare difetti variabili automaticamente. Ma come funziona nel dettaglio?

              In-Sight ViDi Detect ha bisogno di una fase di “training”, che consiste nell’acquisire di una serie di immagini classificate. A questo punto, dovremo scegliere se utilizzare l’apprendimento non supervisionato o l’apprendimento supervisionato. La fase di apprendimento è necessaria per costruire la rete neurale. Con il primo approccio, il sistema imparerà a riconoscere la differenza tra le due tipologie di immagini (buono-scarto) in modo automatico tramite il training delle sole immagini buone. Con l’apprendimento supervisionato dovranno essere indicate e addestrate al sistema le immagini buone e inoltre, i macro-difetti presenti nelle immagini catalogate come scarto.

              Costruita la rete neurale, il sistema sarà in grado di riconoscere un’ampia gamma di difetti in modo automatico. Per regolare un minimo il sistema potremo regolare le percentuali di accettazione delle immagini. Queste immagini possono includere anche nuovi difetti che il sistema non ha mai visto prima. Questo non sarà un problema, infatti il sistema le classificherà agevolmente perché comunque rappresentano un difetto. Una volta definito quale % sia più indicata per la nostra applicazione, In-Sight ViDi Detect è pronto a lavorare.

              In-Sight ViDi Detect sulla nuova In-Sight D900 Cognex

              Il nuovo strumento di Deep Learning Cognex è integrato nella nuova Smart-camera In-Sight D900, la quale oltre ad avere gli algoritmi Deep Learning ha già integrati tutti i noti strumenti Cognex, come PatMax e molti altri. Questo ci consente di combinare logiche di programmazione classiche ad una rete neurale e creare applicazioni di controllo qualità veramente innovative.

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                Lettura OCR con In-Sight ViDi Read

                Le applicazioni OCR con In-Sight Vidi “Read” sono la nuova frontiera del riconoscimento ottico di caratteri offerta da Cognex. Il nuovo algoritmo basato su tecnologia Deep Learning è stato progettato per risolvere le applicazioni più complesse di lettura e riconoscimento di caratteri fino ad oggi considerate impossibili. Ma come funziona e quali sono i suoi vantaggi in concreto?

                OCR con Visione Artificiale Classica

                Per capirne le potenzialità è necessario conoscere quali sono le criticità delle applicazioni OCR, basate su visione industriale tradizionale. I classici algoritmi Cognex di OCR, come OCR Max, per funzionare correttamente devono rispettare una serie di vincoli. I font e  le superfici di stampa devono essere omogenei ed è necessario che ci sia una sufficiente spaziatura tra le singole lettere.

                Come vediamo nelle immagini a destra (create da applicazioni di visione classiche) i caratteri sono ben omogenei così come gli sfondi su cui vengono stampati. Inoltre, tra i singoli caratteri alfanumerici è presente una spaziatura sufficiente. In questo modo, il sistema aggancia velocemente i singoli caratteri e li decifra agevolmente. 

                Grazie a In-Sight ViDi “Read” possiamo smettere di preoccuparci di questi vincoli. Con il nuovo algoritmo basato su intelligenza artificiale sarà possibile riconoscere caratteri proprio come se li stesse leggendo una persona. Il Deep Learning Cognex “emula” il ragionamento imparando a riconoscere le forme dei singoli caratteri. 

                Nuovo algoritmo di Deep Learning: In-Sight Vidi "Read"

                Questo grande vantaggio apre la porta su un numero  importate di applicazioni di riconoscimento caratteri, che sappiamo essere sempre più fondamentali in molti settori industriali. La tracciabilità o la verifica di una scritta sono molto importanti ma non sempre è possibile creare scritte uniformi o utilizzare superfici omogenee. In questi casi, grazie a ViDi possiamo comunque ottenere una lettura stabile ed efficace.

                Vediamo l’esempio di applicazioni OCR su sacche di raccolta liquidi medicali, queste sarebbero molto instabili con la visione tradizionale. La naturale forma delle sacche creerebbe delle distorsioni nei caratteri e il materiale plastico potrebbe creare dei riflessi non gestibili con gli strumenti classici. Grazie a In-Sight ViDi Read queste variabili non rappresentano più un problema ma vengono tranquillamente gestite dal sistema in automatico.

                Come per questa applicazione ne esistono molte altre che da oggi potranno essere gestite in modo semplice tramite In-Sight Vidi “Read”. L’unico vincolo rimanente sta nella voglia di ottimizzare questi processi con sistemi di ultima generazione che garantiscono una lettura stabile e sempre più precisa.

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                  Smartcamere Cognex e DeepLearning: In-Sight D900

                  Smartcamere Cognex e DeepLearning In-Sight D900, nell’ultimo articolo abbiamo parlato del funzionamento della tecnologia Deeplearning sulle Smartcamere Cognex. Con questo vogliamo entrare un questo entriamo un po più nel merito del prodotto analizzandone le caratteristiche software e hardware.

                  In-Sight D900 è la prima smart camera industriale Cognex con tecnologia Deep Learning integrata. È studiata appositamente per le ispezioni più complesse e variabili. Vediamola insieme nelle sue principali caratteristiche.

                  Caratteristiche Hardware e Risoluzione:

                  L’hardware esterno è stato mantenuto simile alle classiche In-Sight e racchiude la flessibilità del mondo giallo-nero Cognex. L’esterno ricorda molto il corpo della già collaudata In-Sight 9912, la potente smart camera da 12MPixel ai vertici della scala In-Sight.

                  Come sempre, vi è totale intercambiabilità di ottiche, luci e filtri per poter assolvere a qualsiasi applicazione. Possiamo montare l’autofocus per applicazioni dinamiche o ottiche passo C per immagini ancora più nitide. Il tutto è racchiuso in un involucro IP67, molto protettivo ed adatto agli ambienti industriali. 

                  Ci sono due modelli di risoluzione disponibili sulla In-Sight D900: 2,3 e 5 MPixel. Questo ci garantisce un’importante forza di calcolo abbinata ad una alta qualità di immagine.  

                  Caratteristiche Software: ViDi Read, ViDi Check, ViDi Detect.

                  Le applicazioni svolte con In-Sight D900 ViDi vengono addestrate su un PC come con una normale smartcamera. Una volta configurate, vengono impiegae sul sistema di visione In-Sight D900 che sfrutta il potente Software ViDi incorporato.

                  Quali sono gli strumenti software che caratterizzano la In-Sight D900? Si dice che il 3 sia il numero perfetto, e 3 sono gli “algoritmi principali” che compongono il Software ViDi. 

                  In-Sight ViDi READ: nato per risolvere in pochi minuti le applicazioni di OCR più complesse, in grado di decifrare caratteri alfanumerici deformati e variabili. Grazie ad una libreria pre-trainata che Cognex rilascia insieme a questo strumento, è semplicemente necessario definire la regione di interesse e dare l’ok per lo start del controllo e… Fine. Basterà poi, eventualmente, per caratteri non riconosciuti, “insegnargli” con qualche breve passo, le nuove forme che manterrà memorizzate nel suo “training” per riconoscerne anche variazioni di forma in futuro.

                  In-Sight ViDi DETECT: lo scopo di questo potente strumento è quello di riconoscere le immagini corrette e conformi e determinarne quelle difettose. Risulta un’ottima soluzione quando i difetti sono estremamente variabili e fuori dalla portata degli algoritmi classici della visione artificiale tradizionale. In molte applicazioni gli algoritmi classici richiederebbero troppo tempo per la messa a punto, o semplicemente non sarebbe possibile prevedere la forma o la natura del difetto. Con ViDi DETECT non ci saranno più questi problemi.

                  In-Sight ViDi CHECK: con questo strumento saremo in grado di effettuare controlli in maniera stabile e ripetitiva su applicazioni di verifica assemblaggio o di oggetti complessi. ViDi CHECK è in grado di localizzare e verificare, la completezza di gruppi di assemblaggio o di kit composti in precedenza, verificandone integrità e completezza tramite un layout predefinito dall’utente.

                  In-Sight Vidi D900 apre un mondo del tutto nuovo, più grande forse di quello che al momento possiamo immaginare. Il riconoscimento automatico di immagini è una delle realtà più in evoluzione negli ultimi anni, sarà molto interessante vedere quanti benefici potrà portare nel prossimo futuro.

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                    DEEP LEARNING NELLE SMARTCAMERE COGNEX

                    Ormai è qualche anno che si sente circolare il termine “Deep Learning” e il passo da alcuni prestigiosi laboratori e centri di ricerca universitari ad aziende leader di settore, tra cui ovviamente Cognex, è stato breve e rapido.

                    Il Deep Learning non è altro che il termine coniato per definire metodologie di calcolo pratiche per realizzare ciò che con la teoria viene definito come:

                    “Intelligenza Artificiale: L’abilità di un computer di svolgere funzioni e ragionamenti che richiamano la mente umana”.

                    Per arrivarci ci sono voluti anni, ma una volta messi a punto gli algoritmi giusti è bastato poco per intuirne le potenzialità. Così, dopo qualche anno di ricerca e sviluppo possiamo presentare al mercato la prima smartcamera basata su tecnologia Deep-Learning di Cognex. 

                    Cos'è e come funziona il Deep Learning?

                    Come funziona il Deep Learning? Letteralmente si traduce con “apprendimento profondo” ma il vero significato è apprendimento non supervisionato. Sino ad oggi a noi spettava il compito di interagire con le macchine addestrandole in ogni aspetto e lasciando che svolgessero le mansioni operative per cui erano state programmate. Da oggi non sarà più così, con le tecnologie Deep Learning applicate al riconoscimento immagine sarà possibile dare solo un primo input e lasciare che sia la macchina ad apprendere in modo non supervisionato.

                    Questo significa che l’operato umano non avrà più nessun senso? No, semplicemente significa che questi nuovi algoritmi basati su dei sistemi a reti neurali (che si ispirano al funzionamento del nostro cervello) sono in grado di autoregolarsi in base alle casistiche che si troveranno ad affrontare. Fino ad oggi in fase di programmazione era necessario prevedere tutti i possibili casi che la macchina si sarebbe trovata ad affrontare. Grazie all’utilizzo del Deep Learning non sarà più necessario.

                    Proprio come noi esseri umani, questa tecnologia è straordinariamente efficiente nel riconoscimento di immagini e soprattutto di tendenze.  Ciò significa che i sistemi deep learning sono in grado di fare previsioni e di conseguenza prendere decisioni “intelligenti” autoregolandosi.

                    Nella visione artificiale (riconoscimento immagini e forme) questa tecnologia rappresenta una vera e propria innovazione. Esistono innumerevoli casi reali in cui è semplicemente impossibile prevedere tutte le situazioni a cui il sistema andrà in contro. Grazie al Deep Learning Cognex, non solo avremo la possibilità di svolgerle, ma con più il sistema vedrà immagini più diventerà “esperto” e si migliorerà da solo.

                    A questo punto, il compito di noi programmatori diventerà quello di guidare e indirizzare il sistema nella direzione più opportuna. Tutto questo si tradurrà in un enorme aumento di efficienza e ci porterà a scoprire soluzioni e applicazioni che fino ad oggi non erano immaginabili.

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