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.

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. 

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.

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.

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?

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. 

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.

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.

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.  

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.

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. 

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.

Nuovo DataMan 475V: verificatore di codici in linea. Ebbene si, il titolo parla da se. 

Cognex, già solida e affermata realtà nel mondo dei verificatori di codici “fissi”, a seguito l’ acquisizione dell’ azienda Webscan  risponde alle prorompenti esigenze di mercato con un nuovo prodotto.

Si tratta di un’importante implementazione nella nota serie di lettori di codici DataMan. La serie era già una delle più utilizzate, fra brandeggiabili e fissi, nel mondo dell’automazione industriale per leggere e decodificare i codici a barre, datamatrix, qr code ecc. Negli anni è stata costantemente miglioarata fino all’ottimizzazione algoritmica e alla massima espressione tecnica.

Ma in questo articolo, vogliamo parlare di un prodotto completamente nuovo per il mercato. Un prodotto molto richiesto in precedenza ma che nessuno era stato in grado di  fornire come soluzione. Un prodotto versatile, veloce, stabile e potente: stiamo parlando della nuovissima serie:

Un verificatore in linea, è uno strumento estremamente potente. E’ capace di leggere e ispezionare e verificare fino a 20 codici/s per 1D e 10 codici/s per i 2D, inoltre con una impressionante velocità di avanzamento prodotto di 1,1metri al secondo.

Di fatto è studiato per essere applicato direttamente alla macchina/linea di produzione come un classico lettore di codici, ma oltre alla lettura di codice avrà la possibilità di un verificare gli stessi. Infatti, sarà in grado di fornire una certificazione ufficiale conforme alle normative ISO relative alla qualità di stampa del codice. Per concludere, rappresenta un enorme passo in avanti per migliorare serializzazione e tracciabilità dei propri prodotti. 

Non sarà più necessario acquistare 2 prodotti separati: un lettore di codici per la sola lettura e un verificatore da laboratorio per certificarne la qualità a campione. Sarà possibile svolgere le due attività contemporaneamente e sopratutto per ogni codice. Inoltre, l’operatore avrà a disposizione una diagnostica puntuale e precisa, permettendogli di aggiustare le impostazioni relative alla stampa del codice, assicurando una migliore qualità.

Si può davvero dire che Cognex, ha aggiunto davvero un tassello importante nella sua offerta, garantendo ancora una volta la massima copertura su tutte le applicazioni e problematiche in ambito industriale.

Intelligenza Artificiale e Visione industriale Cognex: quando presente e futuro si incontrano.

Non è più così una rarità! Ultimamente, si sente sempre più spesso parlare di intelligenza artificiale, reti neurali o, in gergo tecnico, dall’ inglese, “Deep learning “. Un mondo fortemente in simbiosi con la visione industriale classica ma proiettato sempre più sul’ispezione dettagliata e automatica di oggetti e difetti di ogni genere.

La visione industriale tradizionale o “basata su regole”, funziona in maniera affidabile con applicazioni coerenti e strutturate ed eccelle nelle applicazioni di alta precisione e ripetitività.

Tra queste rientrano applicazioni come: guida robot, identificazione, misura e ispezione, che possono essere realizzare tutte a velocità estremamente elevate e con estrema precisione.

La visione artificiale “classica” è eccezionale se strutturata con variabili note. In altre parole, un componente è presente o assente? Esattamente quanto distante è questo oggetto da quello? Dove deve prevelare questo componente questo robot?

Questi logiche sono facili da implementare lungo la catena di montaggio in un ambiente controllato.

Ma cosa succede quando le cose non sono così chiare e ripetitive?

In questo caso è necessario mettere a punto un sistema in grado di “imparare” automaticamente: un sistema di visione basato su intelligenza artificiale.

Il Deep Learning Cognex utilizza un addestramento basato su esempi reali e reti neurali per analizzare i difetti, localizzare e classificare gli oggetti e leggere le marcature stampate.

Insegnare a una rete neurale quale sia una buona immagine sulla base di una serie di esempi etichettati, le consentirà di distinguere automaticamente un componente buono e uno difettoso, considerando le variazioni previste. A mano a mano che il sistema classificherà sempre più immagini, diventerà sempre più preciso e affidabile raffinando la propria classificazione e quindi l’ispezione.

L’analisi dell’immagine con Deep Learning Cognex combina la specificità e la flessibilità dell’ispezione visiva umana all’affidabilità, alla ripetibilità e alla potenza degli algoritmi di Visione Cognex.

I modelli di Deep Learning sono studiati per risolvere applicazioni di visione complesse in modo preciso e affidabile. Tali applicazioni risulterebbero laboriose da sviluppare e praticamente impossibili da mantenere con l’approccio tradizionale della visione industriale.

I modelli di Deep Learning sono in grado di distinguere i difetti tollerando le variazioni naturali delle applicazioni complesse e non strutturate. Possono inoltre essere facilmente adattati a nuovi esempi senza riprogrammare gli algoritmi di base.

Riassumendo è qui racchiusa la differenza tra un sistema di visione classico e la visione basata su intelligenza artificiale. Quest’ultima, è in grado di “imparare” ed elaborare dati similmente mente umana, ma con tutti vantaggi dei sistemi digitali che ben conosciamo!

Stay tuned and try to reach your goals with Azzali Elettronica’s solutions  and Cognex.

Sistema di Visione Industriale con “autofocus” o “sistema a focus fisso”? Questa è una delle domande che ci viene richiesta più di frequente durante lo studio di un’applicazione con il cliente.  

Al giorno d’oggi il mondo delle ottiche legato alla visione Industriale, è davvero molto vasto. Questo accessorio rappresenta un componente fondamentale del sistema, infatti senza l’ottica corretta non saremo in grado di svolgere il controllo.

Oltre alle diverse lunghezze focali disponibili sul mercato (zoom), in termini di focus esistono due grandi categorie: sistemi a focus manuale o sistemi autofocus. A seconda della scelta cambieranno gli hardware e ovviamente la gestione dell’applicazione. I due sistemi presentano ognuno pro e contro e la scelta dipende dalle caratteristiche dell’applicazione che si vuole sviluppare.

Ad oggi la tecnologia è in grado di fornirci dei moduli autofocus molto flessibili, compatti e rapidi perciò rappresenta un’ottima soluzione nel caso avessimo necessità di modificare la distanza di lavoro.

Questa distanza viene misurata dal fronte ottico del nostro sistema di visione fino al fronte superiore dell’oggetto da ispezionare. Possiamo avere delle variazioni se cambia l’altezza dell’oggetto o se si modifica la posizione del sensore.

In questo caso per ottenere un’immagine nitida, dovremmo per forza scegliere un sistema autofocus. 

I sistemi a focus fisso sono utilizzati nelle applicazioni in cui abbiamo una distanza di lavoro fissa. Una volta che il sistema viene messo a punto non avrà bisogno di ulteriori regolazioni e sarà in grado di lavorare con un ottima precisione.

Nella categorie di ottiche a focus fisso troviamo le ottiche passo C, che di fatto sono un vero e proprio obiettivo fotografico. Caratterizzate da un focus a ghiera manuale, ci permettono di regolare il tempo di esposizione e grazie alle lenti in vetro di alta qualità si ottengono immagini più nitide rispetto a quelle ottenibili con le ottiche standard per i sistemi di visione.

Inoltre rappresenta un sistema più semplice, in quanto non avendo il modulo autofocus ha un componente in meno che potrebbe danneggiarsi.

Perciò, per determinare il sistema più adeguato dovremo rispondere alle seguenti domande:

               1 Nella mia applicazione ho una distanza di lavoro variabile o fissa? Devo movimentare il sistema di visione ?

               2 Quanto è importante la qualità di immagine e la precisione nel mio sistema?

Una volta chiariti questi punti interrogativi sarà possibile orientare l’applicazione in una o nell’altra direzione. Il nostro compito come Azzali è quello di supportare il cliente in tutte queste scelte in modo da definire il miglior sistema possibile in termini qualità e prestazioni.

Quando preferire una telecamera industriale/sistema di visione a colori rispetto ad un sistema in bianco e nero?

Al giorno d’oggi sia i Sensori di Visione che i Sistemi di Visione Cognex, possono nascere con il sensore in scala di grigi (detto bianco e nero ), o a colori. 

Scopriamo insieme la differenza tra i sistemi e i vantaggi che li contraddistinguono, ma soprattutto quando scegliere l’uno o l’altro.

Il sistema in bianco e nero elabora immagini con tonalità che vanno da 0 a 255, dove 0 è il nero assoluto e 255 il bianco assoluto. Tutto ciò che vi è in mezzo è considerata, nel mondo della visione industriale, una tonalità di grigio. Questa soluzione è molto solida e permette di risolvere la maggior parte delle applicazioni di visione industriali.

La sua gestione è più semplice rispetto al sistema a colori (analizzata più avanti), infatti in questo caso è sufficiente regolare una semplice soglia per “ricercare” la tonalità che si desidera analizzare. Inoltre, a livello economico risulta leggermente più conveniente (solo per i sistemi più complessi).

Con l’incremento della tecnologia e l’evoluzione delle telecamere per visione industriale, da tempo Cognex propone anche sistemi a colori. Questa soluzione ci permette di creare uno scenario più flessibile. Tramite l’utilizzo di filtri, si possono rendere più robusti alcuni controlli, ad esempio quando si hanno di partenza degli sfondi con un basso indice di contrasto rispetto all’oggetto da esaminare.

A volte l’applicazione potrebbe essere sviluppata anche in bianco e nero, ma si preferisce il sistema a colori perché più robusto e ottimizzato. A livello di gestione il sistema è leggermente più complesso, infatti è necessario addestrare al sistema ogni “tono” di colore che si dovrà poi analizzare (di fatto si devono addestrare i vari colori).

Per quanto riguarda l’ambito economico per i Sensori di Visione Cognex non c’è alcuna differenza di prezzo, mentre per Sistemi di Visione (più potenti e complessi) le telecamere a colori sono leggermente più costose.

Solitamente la regola generale per l’impiego di una telecamera industriale a colori è relativa alla ricerca e al riconoscimento di più di 2 tonalità, infatti a titolo di esempio dovessimo cercare il verde, il blu e il giallo è preferibile usare il sistema a colori.

Grazie alla nostra esperienza possiamo dire che è importante utilizzare una telecamera a colori solamente quando l’applicazione lo richiede, ovvero per necessità di distinzioni cromatiche o per migliorare indici di contrasto (fondamentali ai controlli), altrimenti è consigliato il classico bianco e nero.

Tutti i Sistemi di Visione e Sensori di Visione Cognex sono ovviamente disponibili sia nella versione a colori che in quella in bianco e nero, proprio per garantire la copertura del maggior numero di applicazioni possibili.

Il Software di Visione Artificiale In-Sight Explorer è il software utilizzato su ogni telecamera Cognex. Come ogni macchina sportiva con le sue gomme performanti o come ogni alpinista con la sua attrezzatura tecnica; le telecamere di visione Cognex hanno il loro software unico In-Sight Explorer.

 Ma come mai solo uno? Sarà sufficiente? Ebbene, In-Sight Explorer non è solo sufficiente ma anche semplice, potente, veloce. E’ proprio questa la filosofia che Cognex segue. Un solo Software in grado di gestire tutti i Sistemi e Sensori di Visione.

Al contrario di molti competitor, per Cognex è una priorità mantenere semplici i suoi prodotti, questa logica non si limita solamente alla telecamera, ma anche allo strumento software che si utilizzerà per programmarla. Si pensi che alcune aziende hanno 4-5 Software di gestione in base alle varie tipologie di Hardware.  Noi ne abbiamo solo uno, che racchiude la possibilità di programmare una cinquantina di sistemi di visione, dalla serie In-Sight2000 con risoluzione 640×480 alla potentissima In-Sight 9912 con i suoi  12 MegaPixel.

Con + 2.000.000 sistemi di visione Cognex venduti in tutto il modo, In-Sight Explorer è uno dei Software di visione artificiale più scaricati al mondo. In-Sight Explorer offre, al suo interno, due modalità di programmazione della telecamera, che si scelgono in base alla tipologia di controlli da applicare e dalla raffinatezza del job che si vuole creare.

Vediamo più da vicino queste due modalità.

La prima modalità è anche la più semplice e “diretta”, per applicazioni di rapido impiego. Chiamata “Easy Builder” appunto perché semplice, consiste in una rapida programmazione a passaggi guidati per permettere, anche agli operatori di linea, un rapido set up del sistema. Tramite icone e “pulsanti” interattivi, si possono svolgere la maggior parte dei “job” e configurare con estrema semplicità anche la telecamera più potente.

L’ altra faccia di In-Sight Explorer, adatta agli utenti più “tecnici” del settore, prende il nome di “Spreadsheet”. Con questa modalità di può sfruttare tutta la potenzialità della telecamera. Il software ragiona come il famoso foglio di calcolo Excell. Esattamente come lui è in grado di combinare funzioni che ci permettono di sfruttare al massimo l’utilizzo dei vari strumenti e algoritmi di visione fino a comporre dei programmi completi e strutturati in funzione delle necessità dell’applicazione.

In questo modo Cognex copre tutta la gamma dei sistemi di visione semplificando molto la gestione agli utilizzatori e garantendo continui aggiornamenti migliorativi per non rimanere mai indietro.

Per quanto riguarda gli strumenti software all’interno di In-Sight Explorer potrete scaricare una pratica guida che descrive i più famosi e funzionali algoritmi di Visione Cognex. Strumenti il Patmax, OCR, Edge e Misurazioni sono diventati famosi grazie alla loro solidità e sono giornalmente utilizzati nelle più diverse applicazioni Industriali di Visione.