Un mercato da 74,9 miliardi di dollari entro il 2027, con un cagr dell’11,3% in questi sette anni: è il mondo dei sistemi di visione, una tecnologia all’avanguardia che lo scorso anno, secondo Allied Market Research, poteva contare su un giro d’affari di poco inferiore ai 30 miliardi. D’altronde, è naturale che sia un sistema che attrae le imprese: permette di svolgere il riconoscimento di errori, di migliorare i processi produttivi e insegnare alle macchine, tramite machine learning, come riconoscere malfunzionamenti e imperfezioni. Insomma, un pezzo fondamentale della digital transformation e di Industria 4.0.
In epoca Covid, poi questo sistema diventa ancora più d’attualità: perché le tecnologie di visione, sorta di occhi intelligenti, sono, prima di tutto, prive di contatto: l’unica sorgente di informazione è rappresentata dalle immagini e quindi gli oggetti non vengono interessati da nessun tipo di contatto di tipo meccanico. Secondariamente, l’assenza di limite alle potenzialità applicative: tutte le informazioni che possono essere estratte da un’immagine possono essere recuperate tramite un sistema di visione opportunamente programmato.
Telecamere 2D e 3D sono in grado di ispezionare il processo manifatturiero, compiendo il controllo qualità in real time. Gigabit ethernet e CoaXPress, in particolare, saranno gli standard di comunicazione del futuro. Fondamentale, comunque, è che i sistemi di visione siano semplici, integrabili e scalabili.
L’aumento della domanda di applicazioni industriali e di sistemi di guida robot basati sulla visione sono i fattori principali che influenzano la crescita del mercato dei sistemi di visione artificiale. Tuttavia, la mancanza di professionisti qualificati nelle aziende del manufacturing rappresenta un ostacolo importante all’adozione di tali sistemi, ostacolando in tal modo la crescita del mercato. Al contrario, si prevede che l’aumento del trend di adozione di sistemi IoT e AI e l’industria 4.0 forniranno opportunità redditizie per il mercato della machine vision nei prossimi 7 anni.
Nonostante le difficoltà del momento, i sistemi di visione artificiale restano una delle tecnologie chiave nel campo dell’automazione industriale, in quanto possono trovare applicazione virtualmente in tutte le industrie sia manifatturiere che di processo. I vantaggi più rilevanti si ottengono nell’esecuzione di verifiche di conformità e nell’implementazione di sistemi di guida per robot.
Se ne è parlato nel corso del webinar “Tecnologie per l’industria del futuro“, nato nel percorso congiunto e sinergico intrapreso da AIdAM e Anie Automazione, e organizzato da Messe Frankfurt Italia. All’evento hanno partecipato alcuni tra i più importanti system integrator e fornitori di tecnologie.
Beckhoff Automation: l’integrazione tra vision e motion apre scenari di sinergia tecnologica
«Con l’integrazione della machine vision direttamente sul controllore real-time della macchina, oem e sviluppatori possono implementare applicazioni vision-based avvalendosi di un unico ambiente di sviluppo, senza dover ricorrere a soluzioni di terze parti spesso difficili da interfacciare e integrare. Il determinismo garantito dall’esecuzione real-time degli algoritmi di elaborazione delle immagini e la sincronizzazione con le altre task di controllo, in particolar modo con il motion, aprono scenari di sinergia tecnologica particolarmente appetibili in tutte quelle applicazioni a elevata cadenza produttiva. Tutto ciò sfruttando la scalabilità offerta dal sistema PC-based, la flessibilità nella scelta della telecamera data dall’apertura allo standard GigE Vision e la velocità di un bus di campo performante come EtherCAT». A dirlo è Piergiorgio Romanò, support engineer di Beckhoff Automation. Per l’utente finale, il determinismo e la riduzione delle latenze legata all’integrazione della vision con gli altri aspetti del controllo si traduce in una maggiore produttività.
Un altro aspetto fondamentale del processo di digitalizzazione è che deve soddisfare le esigenze di customizzazione che arrivano dal mercato e dall’utilizzatore finale. La scalabilità in termini di performance può essere garantita da una piattaforma PC-based. È inoltre necessario lasciare ai costruttori una grande flessibilità nella scelta e nell’integrazione dell’hardware. Questo può essere succedere con una soluzione aperta agli standard, che consenta ai costruttori di scegliere un ampio ventaglio di telecamere disponibili sul mercato e di integrare soluzioni che hanno già validato in precedenti applicazioni o che derivano dalle richieste degli utilizzatori finali. Infine occorre avere una piattaforma modulare che consenta di integrare a fianco della visione tutte quelle altre funzionalità richieste dagli utilizzatori finali e dalla digitalizzazione stessa dell’impresa.
Omron Electronics: semplificazione deve far rima con innovazione
Per quanto riguarda le linee di produzione, le aziende sono sempre più alla ricerca di tecnologie rivolte alla semplificazione ma, allo stesso tempo, di forte innovazione. I prodotti devono essere facilmente integrabili, flessibili, innovativi, tenendo conto del cost saving. Secondo Federico Brioschi, product engineer vision and basic & advanced sensors di Omron Electronics, la visione artificiale si sta evolvendo su due tronconi abbastanza diversi seppure comunque molto legati uno all’altro: «Da una parte abbiamo una visione artificiale che vuole diventare una tecnologia ad alta accessibilità, dall’altra si punta a superare tutti quei limiti che ci sono in ambito industriale, per esempio in termini di velocità. Occorrono quindi soluzioni a livello hardware che ci permettano di rendere il nostro sistema di visione artificiale semplice e integrabile, andando a portare innovazioni tecnologiche anche su prodotti molto semplici che però ben si sposano con le esigenze di flessibilità dell’industria attuale».
Tra le soluzioni tecnologiche presenti nel mondo della visione artificiale, troviamo le ottiche con autofocus, si con motore che liquide, che permettono, grazie al movimento di un motore, di andare a modificare la distanza del piano di fuoco completamente a livello software, cioè di andare a legare una nuova distanza di messa a fuoco direttamente alla scena che sarà eseguita dal sistema di visione, semplificando in modo enorme l’integrabilità dei sistemi all’interno di una linea.
Anche l’illuminazione è molto importante. «Se l’immagine che acquisisco non è di buona qualità questo può creare delle problematiche nell’esecuzione del flusso relativo al sistema di visione. Disponiamo di soluzioni multilunghezza d’onda, cioè illuminatori che a volte sono integrati direttamente in soluzioni smart camera, a volte esterne, che ci permettono di avere un RGB completo», ci spiega Brioschi.
Tra i prodotti Omron, la Smart Camera FHV7 offre diverse opzioni per gli accessori aggiuntivi, permettendo di combinare liberamente alla telecamera diverse tipologie di lenti e illuminatori, in modo da adattare le condizioni di acquisizione al campione da ispezionare. Anche a fronte di cambiamenti improvvisi alle specifiche dell’applicazione, la configurazione di FHV7 può essere modificata senza stravolgere la struttura esistente.
B&R Industrial Automation: tutto in poco tempo e senza essere esperti di visione
B&R Industrial Automation è una società di automazione con sede in Austria e uffici in tutto il mondo. Dal 2017 è diventata una business unit del gruppo Abb, che conserva però una certa autonomia e un marchio proprio.
B&R ha sviluppato un intero ecosistema di dispositivi di visione che comprende camere con sensori fino a 5Mpix in diverse versioni e illuminatori specifici che possono essere o integrati nella camera oppure possono essere esterni, orientabili e montati in linea o ad anello. Tutto è integrato in macchina e si programma nell’ambiente di sviluppo automazione. Quindi il progettista trova la camera all’interno del suo sistema di automazione e utilizzando la tecnologia mapp ottiene le funzioni più evolute. «Questo permette di realizzare, le applicazioni che servono davvero: lettura, identificazione, matching, misura. Tutto in pochissimo tempo e senza essere esperti di visione. Con tempi di sincronizzazione di luce e scatto dell’ordine del micro secondo è possibile congelare un’immagine nitida, con massimo contrasto, quindi con massimo contenuto di informazione, anche per gli oggetti che scorrono ad altissima velocità», ci racconta Nicoletta Ghironi, marketing & communication manager Southern Europe di B&R Industrial Automation.
Per il costruttore di macchina avere tutto integrato vuole dire avere tutto disponibile e potere sviluppare velocemente. La manifattura può così beneficiare di un change over molto rapido e anche la manutenzione risulta semplificata.
Vea: portare il controllo qualità industriale direttamente sulle linee di produzione
I sistemi di visione sono considerati quindi sempre più strategici dalle aziende per il loro processo produttivo. Ma quali sono i valori e i vantaggi che questi sistemi portano alle aziende? Secondo Fabio Rosi, responsabile R&D di Vea, azienda specializzata nell’integrazione di sistemi di visione artificiale in ambito industriale, «in questi ultimi anni, produrre con un elevato grado di qualità è diventata una necessità per il comparto manifatturiero, soprattutto per il settore automobilistico. I sistemi di visione sono quindi degli strumenti particolarmente adatti per eseguire il controllo qualità generico, ma il classico controllo “cosmetico” o funzionale spesso non è più sufficiente; infatti è sempre più pressante l’esigenza di eseguire misure precise e veloci su tutti i pezzi prodotti. La tecnologia attuale consente di creare sistemi capaci di misurare velocemente, con precisioni paragonabili a quelle ottenibili in laboratorio, ma in un ambiente non controllato, come può essere un normale reparto produttivo».
Le soluzioni di Vea portano il controllo qualità industriale direttamente sulle linee di produzione, principalmente con due tipologie di moduli: la CheckBox e i sistemi di visione. Nel primo caso si tratta di un macchinario contenente almeno due nastri trasportatori, un sistema di telecamere industriali e un braccio robot che preleva i pezzi in entrata, li analizza e li seleziona. Nel secondo, invece, le telecamere vengono disposte sulla linea di produzione seguendo un progetto sviluppato su misura da Vea per il cliente, implementandole con strumenti di misura. Telecamere, robot, micrometri ottici e illuminatori sono acquistabili separatamente e questo rende i sistemi di visione integrati degli impianti scalabili. Attualmente vengono impiegati nel settore automotive.
Video Systems: nuove figure professionali per la machine vision
Ma che competenze occorrono per sviluppare sistemi di controllo automatico basati sulla machine vision? Secondo Alessandro Liani, founder, ceo and R&D director di Video Systems, azienda che progetta e realizza soluzioni di visione e intelligenza artificiale per offrire sistemi di controllo qualità in tutti i settori industriali, le aziende devono inserire all’interno del proprio team data analysts. fisici, matematici, statistici, figure professionali purtroppo non facili da trovare.
Come abbiamo ricordato all’inizio, la mancanza di figure professionali qualificate rappresenta un ostacolo importante all’adozione dei sistemi di visione artificiale nelle aziende manifatturiere. Una carenza che emerge anche a livello globale, come riporta Allied Market Research.
Vision: verso la produzione “zero difetti”
Vision è una società pioniera in Italia nei sistemi di visione. È presente infatti nella visione artificiale sin dal 1986, «cioè dalla prima comparsa di questa tecnologia sul mercato italiano. Nel corso di 25 anni di attività l’azienda ha sviluppato una serie di tecnologie proprietarie, sia per quanto riguarda l’hardware che per i software applicativi», ci racconta Silvano Scaccabarozzi, chief technical officer.
L’azienda realizza sistemi di visione integrati con macchine automatiche di controllo, misura e selezione per l’identificazione di difetti dimensionali e qualitativi, con l’obiettivo di azzerare la presenza di scarti o difetti nei prodotti.
In particolare, i sistemi Web Inspection di Vision consentono di eseguire controlli di qualità su svariati prodotti e in differenti campi di applicazione. Dal vetro alla carta stampata, dal legno ai film plastici, dal cartone fino a linee di confezionamento in ambito alimentare.
Advanced Technologies: le smart camera per semplificare la logistica
Ma qual è invece il punto di vista dei fornitori di tecnologia? Secondo Davide Nardelli, ceo di Advanced Technologies, azienda che distribuisce tecnologie per l’automazione industriale e soluzioni per la visione artificiale, l’applicazione della tecnologia presenta aspetti molto critici e molto complessi. Richiede pertanto delle competenze molto raffinate. «Una soluzione è rappresentata dall’utilizzo delle smart camera che consentono di sviluppare applicazioni di visione industriale senza l’utilizzo di linguaggi di programmazione complessi».
Le smart camera sono impiegate per applicazioni di media complessità dove è necessario effettuare controlli multipli su un singolo oggetto o dove il tipo di controllo è dipendente da diversi parametri.
La logistica, che in questo periodo registra un trend di crescita enorme, è un settore trainante per quanto concerne l’utilizzo delle smart camera per fare semplici operazioni come, per esempio, leggere un barcode su una scatola o identificare un codice numerico.
Spesso però ci sono molti modi possibili di risolvere una data applicazione di visione. La tecnologia 2D è particolarmente adatta a risolvere applicazioni in cui c’è forte contrasto tra gli oggetti da ispezionare e lo sfondo o quando la grafica presente sull’oggetto o il suo colore sono importanti per arrivare alla soluzione desiderata.
Attualmente si registra una crescita esponenziale dei sistemi 3D, che vengono utilizzati principalmente per i video robot. Previsione confermata da Allied Market Research che prevede che il segmento della visione 3D crescerà del 12,1% nel periodo 2020-2027, a livello mondiale.
La visione 3D permette di acquisire informazioni relative all’altezza degli oggetti, oltre che alla loro larghezza e lunghezza: è adatta quindi per applicazioni in cui è necessario misurare il volume degli oggetti o la forma e la dimensione di un oggetto nello spazio tridimensionale, ma anche nei casi in cui ci sia poco contrasto ma siano comunque presenti delle differenze di altezza rilevabili.
Un’altra tecnologia ancora immatura ma che raggiungerà dei livelli di maturazione incredibili, secondo Nardelli, è il deep learning, un’applicazione di visione industriale che permetterà visioni molto evolute. Il deep learning può infatti essere impiegato nelle applicazioni riconducibili a problemi di classificazione. Tra queste rientrano: identificazioni di oggetti, anche in immagini dove appaiono in contesti complessi (non isolati); pattern recognition, in particolare nei casi in cui le feature per distinguere il pattern non sono facilmente identificabili come, per esempio, su materiali quali tessuti, legno o altri caratterizzati da una texture particolare; riconoscimento di difetti. In questi casi il problema di classificazione si traduce nel distinguere tra presenza/assenza del difetto o dell’anomalia in questione; riconoscimento di caratteri, specialmente su testi scritti a mano libera o qualora il font non sia noto a priori. Può essere impiegato anche nella segmentazione (ad ogni pixel dell’immagine di ingresso viene associata una classe di appartenenza) e nella localizzazione di oggetti. Attraverso Dcnn (Deep convolutional neural network) che incorporano strati di elaborazione dedicati (detti Region Proposal Network), è possibile ottenere come risultato non solo la classificazione degli oggetti rappresentati ma anche la loro posizione nell’immagine (bounding box).
Alkeria: per rispondere alle esigenze serve flessibilità
«La necessità di ottimizzazione sempre maggiore, all’interno di un percorso di automazione e digitalizzazione dei processi produttivi, richiede un set di capabilities e strumenti volti alla massima flessibilità verso le esigenze di ogni applicazione. L’analisi approfondita delle necessità applicative e un approccio congiunto di produttori e integratori, permette di realizzare sistemi di visione perfettamente integrati», ci spiega Jacopo Belli, R&D engineer di Alkeria, azienda che sviluppa e produce telecamere destinate ad applicazioni di machine vision sia industriali che scientifiche.
Tra le soluzioni proposte da Alkeria, troviamo Celera One, una telecamera adatta alle più diverse applicazioni: ispezione automatica, metrologia industriale, selezione automatica, microscopia, imaging medicale e molti altri ambiti della machine vision. L’alimentazione necessaria al funzionamento della telecamera viene fornita direttamente tramite il cavo USB3, eliminando così la necessità di avere un alimentatore esterno dedicato.
Il motore di elaborazione immagini interno consente ampie personalizzazioni applicabili direttamente alle immagini acquisite, tra cui 8 Aoi, Lut indipendenti, correzione della gamma, bilanciamento del bianco, luminosità, contrasto, nitidezza, saturazione, colore.
Inoltre, grazie a un sofisticato sistema di sequencing, la telecamera può modificare tutti questi parametri automaticamente, permettendo di creare fino a 64 diverse impostazioni video per una sequenza di frame consecutivi.
Ifm electronic: con l’immagine 3D scene e oggetti a colpo d’occhio
«Alcune esigenze produttive possono essere risolte grazie alla tecnologia di visione 3D: depallettizzazione, pick&place, controllo volume, completezza e livello. La visione artificiale integrata negli impianti migliora la qualità dei processi produttivi e logistici in modo semplice e preciso, monitorando, per esempio, la qualità della linea primaria di produzione e garantendo la qualità nella linea secondaria di confezionamento tramite intuitivi sensori di visione 3D», ci spiega Lorenzo Benassi, technical manager di ifm electronic. gruppo tedesco (la filiale italiana si trova ad Agrate Brianza) che sviluppa, produce e commercializza in tutto il mondo sensori, controllori e sistemi per l’automazione industriale e la digitalizzazione.
Le fotocellule 3D sono adatte a numerose applicazioni, per esempio per rilevare volume, distanza o livello. Misurano punto per punto la distanza tra il sensore e la superficie successiva tramite la tecnologia a tempo di volo. I dispositivi illuminano la scena con una fonte luminosa interna o esterna a infrarossi e calcolano la distanza in base alla luce riflessa dalla superficie.
In quest’ambito, tra i prodotti di ifm electronic troviamo il sensore 3D O3D, con tecnologia a tempo di volo Pmd. Con la misurazione del tempo di volo, sul piano dei pixel, oltre alla scala di grigi, si possono determinare contemporaneamente i valori della distanza tra i singoli pixel e l’oggetto. In questo modo, l’informazione 3D viene generata in tempo reale. La tecnologia a tempo di volo (ToF) di ifm utilizza un chip Pmd (Photonic mixer device) per analizzare la scena.
Balluff Automation: l’ispezione viene sorretta dallo sviluppo del software
Nell’automazione moderna, l’integrazione dei sistemi di visione non sempre necessita di un expertise di alto livello.
«Spesso si possono affrontare applicazioni con tool standard presenti nelle smart camera. Un software basato su tecnologia web browser con una struttura costruita su moduli che offrono funzioni standard come pattern matching, blob analysis, misure e controllo Ocr consente di configurare facilmente la smart camera e i controller multi camera. System integrator, costruttori ed end user sono infatti alla ricerca di strumenti affidabili e di facile utilizzo che permettano la connessione con dispositivi esterni quali plc, robot e pc», ci spiega Gian Luigi Abenante, machine vision manager di Balluff Automation, azienda tedesca che opera nell’ambito delle soluzioni sensoristiche, per l’identificazione e il networking. La sede italiana si trova a Venaria Reale.
In particolare, la SmartCamera Lite BVS SL prodotta da Balluff è in grado di assumere il controllo di qualità degli oggetti e consente di rilevare gli errori di produzione già nelle prime fasi. Riconosce i codici macchina, il testo o i numeri di serie e supporta i robot nella ricerca della posizione. Tutte le attività di ispezione possono essere facilmente implementate con il supporto software e i risultati possono essere trasmessi in modo efficiente. La SmartCamera può essere facilmente configurata utilizzando i browser web standard.
Image S: Gigabit ethernet e CoaXPress standard di comunicazione del futuro
Ma quali saranno gli standard di comunicazione che avranno maggiore sviluppo nei prossimi anni? Secondo Marco Diani, ceo di iMAGE S, azienda che opera esclusivamente nel settore della visione artificiale, «oggi ci sono tanti modi per fare in modo che le telecamere, che sono l’occhio, possano comunicare con il pc, che è il nostro cervello. Nel corso degli anni sono nati tanti standard che si sono evoluti. Non ci sono più standard analogici, ma esistono altri modi che hanno consentito di aumentare sempre più la velocità in cui si può trasmettere le immagini verso il computer. Nei prossimi 3-4 anni ci si concentrerà su due standard: il gigabit ethernet, che consente di trasmettere su rame le immagini utilizzando cavi di architetture esistenti e, per una velocità ancora maggiore, lo standard CoaXPress, che si basa su cavi coassiali, ed è indicato soprattutto per applicazioni di difesa».
Fanno parte delle portfolio iMAGE S, le telecamere Genie Nano 5GigE 8100, 4500 e 5400. Basate sui nuovissimi sensori OnSemiconductor Cmos XGS, rispettivamente da 45, 30 e 20 megapixel, sia bianco e nero che colori, offrono un’ottima qualità dell’immagine. Grazie all’interfaccia GigEVision 5GigE permettono di raggiungere elevate velocità di trasmissione immagini, fino a 15 frame al secondo per la versione da 45 megapixel, sfruttando la tecnologia proprietaria Teledyne Dalsa TurboDrive, progettata per applicazioni di imaging industriale che richiedono l’acquisizione e il trasferimento di dati ad alta velocità.
Guardando al futuro, bisogna tenere presente, come ricorda Diani, che «lo spettro elettromagnetico è molto ampio. Quello che noi umani vediamo è una piccolissima parte dello spettro. Le informazioni spesso non sono contenute all’interno della luce visibile. Occorrono, per esempio, i raggi x, l’infrarosso o le onde radio. Per risolvere dei problemi bisogna quindi andare a guardare oltre ciò che vediamo, andare a vedere dove certi tipi di sensori possono guardare. Le telecamere multi o iperspettrali riescono, per esempio, a dividere lo spettro di frequenza in tante sottofrequenze sia nel visibile che nell’infrarosso e nelle onde radio».
Sick: semplicità di utilizzo e standardizzazione anche per i sistemi di visione
Per soddisfare la richiesta degli utenti finali di avere semplicità di utilizzo e standardizzazione anche nell’ambito dell’eterogeneo mondo dei sistemi di visione, i produttori cercano di fornire delle soluzioni che possano adattarsi in modo flessibile ad esigenze diverse, sia per quanto riguarda l’hardware che per il software. «È importante mettere a disposizione degli utenti una vasta gamma di camere, anche basate su tecnologie di tipo diverso, 2D o 3D, per poter scegliere il dispositivo più adatto a soddisfare i requisiti della specifica applicazione, e delle soluzioni software scalabili e pronte all’uso, alle quali si possano anche aggiungere funzionalità specifiche, in modo semplice». A dirlo è Serena Monti, product manager di Sick, azienda tedesca che produce sensori e soluzioni di sensori per applicazioni industriali. La sede italiana si trova a Vimodrone, alle porte di Milano.
Portando come esempio un’applicazione per presa robot automatica, i pezzi tagliati da una sega per metalli in diversa forma e lunghezza vengono condotti tramite un nastro trasportatore al robot per la depallettizzazione. Il sensore Vision 3D Ranger3 di Sick è in grado di riconoscere le diverse forme e la loro posizione in modo preciso anche nel caso di portata elevata. In questo modo i pezzi possono essere riposti in maniera mirata sui pallet giusti.
