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Che cos'è l'ottica per la visione artificiale?
Definizione di ottica per la visione artificiale
L'ottica per la visione artificiale comprende componenti ottici quali illuminatori, lenti, specchi e prismi, progettati e realizzati per consentire l'ispezione visiva automatizzata da parte di una macchina. Quasi tutti i prodotti industriali vengono sottoposti a ispezione visiva, che consiste nel controllo di vari aspetti delle condizioni o dello stato di un oggetto di interesse.
Tra gli elementi sottoposti a ispezione figurano:
- Forma, dimensioni, stabilità dimensionale
- Posizione e orientamento corretti nello spazio
- Proprietà ottiche, quali il colore e l'aspetto
- Presenza o assenza di difetti
- Presenza o assenza dei componenti previsti (ad esempio, in un gruppo di circuiti stampati)
Per ulteriori informazioni sull'ottica per la visione artificiale, consultare il riferimento [1].
Indice dei contenuti
Come funziona l'ottica per la visione artificiale e quali problemi risolve?
Grazie all'illuminazione, alle lenti e ai sensori, l'ottica per la visione artificiale acquisisce informazioni rilevanti per un'attività eseguita dal computer. Ha una vasta gamma di funzioni, quali l'individuazione del cancro, la stima del volume dei tumori, la classificazione della frutta in diverse categorie, il controllo di conformità su una linea di produzione, la determinazione del grado di maturazione dei prodotti agricoli e molto altro ancora.
Inoltre, nell'ambito dell'ispezione industriale si ricorre alla visione artificiale per misurare le dimensioni specifiche degli oggetti sottoposti a collaudo, al fine di verificarne la qualità. Ciò elimina la necessità di misurare manualmente ogni singolo pezzo, operazione che richiede molto tempo soprattutto negli ambienti di produzione di massa.
Figura 1. Sistema di telecamere con sensori di visione artificiale in uno stabilimento farmaceutico
Per quali settori e applicazioni è indicata l'ottica per la visione artificiale?
La visione artificiale e l'ispezione automatica possono supportare un'ampia gamma di settori, esigenze e applicazioni; pertanto, quasi tutti i produttori coinvolti nella produzione e nella distribuzione di beni sul mercato possono trarre vantaggio dall'ispezione visiva della qualità dei prodotti.
I centri di riciclaggio utilizzano la spettroscopia per separare la plastica in base al tipo e per raccogliere ogni tipo in contenitori diversi.
Le filiere agricole possono avvalersi della visione artificiale, ad esempio, per separare le varietà di lattuga di colore verde chiaro da quelle di colore verde scuro che scorrono su un nastro trasportatore, in modo che vengano poi confezionate separatamente.
Settori quali la distribuzione di prodotti medici, l'industria farmaceutica, i componenti automobilistici e le forniture elettriche, la produzione di massa di elettronica di consumo, l'aviazione, l'avionica e le catene di approvvigionamento che li supportano utilizzano la visione artificiale per le attività di controllo in produzione.
Figura 2. Tecnologia di visione artificiale dei codici a barre applicata al nastro trasportatore della linea di produzione industriale di sushi in uno stabilimento alimentare.
Come si sviluppa e si modella un sistema ottico per la visione artificiale?
Per sviluppare e modellare un sistema ottico destinato alla visione artificiale, il primo passo consiste nel definire i requisiti, spesso relativi a uno specifico piano focale utilizzato nel sistema di imaging e a una determinata sensibilità. Ciò influisce sulla progettazione del sistema di illuminazione, compresa la scelta della sorgente luminosa, la potenza richiesta e l'efficienza di raccolta. In particolare, la riflettività della superficie ispezionata — ovvero la quantità di luce che entra nel percorso ottico — influenza direttamente i requisiti di illuminazione.
Per quanto riguarda il sistema di imaging, i fattori chiave includono:
- Le dimensioni dei dettagli da rilevare sul pezzo ispezionato
- L'apertura numerica necessaria per la risoluzione, la profondità di campo e il livello del segnale
- La distanza di sicurezza tra il pezzo ispezionato e la lente
- L'area (campo visivo) della parte ispezionata da riprendere
- Caratteristiche di polarizzazione dell'oggetto
Inoltre, potrebbero esserci metriche a livello di sistema che riguardano aspetti più generali delle prestazioni del sistema. Ad esempio:
- Requisiti relativi all'elevato rapporto segnale/rumore, compresi i requisiti relativi alla funzione di ripresa ad alta velocità e all'esposizione
- L'acquisizione di immagini ipercentriche di componenti con una distorsione accettabile e ampi angoli di visione per le pareti laterali delle unità sottoposte a prova può comportare requisiti di illuminazione particolari
- Requisiti specifici per pezzi di dimensioni molto grandi (o molto strette)
- Caratteristiche dell'array di sensori quali la distanza tra i pixel e i limiti dell'angolo del raggio principale (uno dei parametri che determinano la telecentricità)
- Requisiti di telecentricità affinché una variazione della messa a fuoco non modifichi le dimensioni dell'oggetto
- Intervallo spettrale, lunghezze d'onda campione e pesi delle lunghezze d'onda
- Ingrandimento
- Distorsione ammissibile
- Vincoli di involucro
- Limiti di peso
- Quantità di produzione
- Obiettivo di costo
I sistemi di visione artificiale utilizzano l'elaborazione del segnale di immagine (ISP) per eseguire ispezioni visive. Tra gli aspetti da considerare nella progettazione delle routine ISP figurano:
- Conoscenza preliminare dell'oggetto da identificare. Ciò è utile per la progettazione e l'addestramento del sistema, in modo che gli algoritmi di rilevamento siano ottimizzati per un determinato insieme di oggetti
- Conoscenza delle caratteristiche dei sistemi di imaging, quali la risoluzione e il campo visivo, nonché delle caratteristiche dei sensori di immagine, comprese le dimensioni della matrice di pixel e la dimensione dei pixel
- Condizioni di illuminazione della scena
- Tecniche di elaborazione delle immagini quali il rilevamento dei bordi e la segmentazione
- Metodi di rilevamento di oggetti o caratteristiche
Per quanto riguarda il sistema nel suo complesso, altre questioni riguardano il budget complessivo e i costi.
È fondamentale progettare un sistema ottico in grado di acquisire il maggior numero possibile di informazioni rilevanti per il compito da svolgere, tenendo conto di come i metodi di elaborazione delle immagini possano modificare o migliorare le prestazioni del sistema. I parametri di progettazione possono includere l'illuminazione strutturata, la coerenza delle sorgenti luminose, la riflettività, l'assorbimento, la diffusione, la risposta spettrale, il contrasto di fase, le proprietà di polarizzazione, la radiometria e altro ancora.
Per facilitare lo sviluppo di un sistema di visione artificiale, Keysight offre LightTools per la progettazione dell'illuminazione, CODE V per la progettazione dei sistemi ottici e ImSym come piattaforma che fornisce un modello end-to-end del sistema, comprensivo di sistema di lenti, caratteristiche del rilevatore e metodi di elaborazione del segnale dell'immagine.
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Bibliografia
[1] «Machine Vision - Automated Visual Inspection: Theory, Practice and Applications», Beyerer, Puente Leon, Frese, Springer Verlag, 2016.
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