Case history | L’intelligenza artificiale (IA) per controllo qualità nell’industria del legno

Questo esempio è tratto da un caso di successo di un’azienda leader nella produzione di pannelli per l’industria del legno: una realtà che registrava importanti difettosità dimensionali sul prodotto finale dell’ordine del 2%. con problematiche non risolvibili nè con i classici check point nè con laser scanner tradizionali.

La soluzione

L’implementazione di un set di funzionalità per la visione artificiale e l’elaborazione delle immagini estratte da OpenCV, una libreria di modelli e algoritmi preconfigurati per compiti comuni – come il rilevamento degli oggetti, il riconoscimento delle immagini per rilevare dimensioni, presenza dei pannelli e fornire avvisi in tempi reali.

La soluzione individuata ha visto la programmazione di una suite software in grado di elaborare immagini AI, rilevare difettosità con funzionalità come la raccolta di dati in tempo reale (formato immagine), l’elaborazione istantanea, il rilevamento di oggetti e la notifica.

Ma vediamo in dettaglio alcune di queste innovative funzionalità utilizzate.

• Rilevazione dell’immagine in tempo reale: utile per monitorare la presenza dei singoli pezzi sulle linee di produzione
• Tecniche di post-produzione: utili per migliorare l’immagine in un workflow continuo in termini di colore, texture ed esposizione
• Selezione e rilevazione oggetti: acquisizione di particolari istanze di oggetto da video (bordi, colori, esclusioni…)
• Calcolare Rapporto pixel per metrica: misurare larghezza o altezza dell’oggetto di riferimento in pixel utile per i controlli dimensionali

Sul fronte delle tecnologie a cui si è fatto ricorso ritroviamo:

• OpenCV
• Sistemi visione in grado di gestire più telecamere, matriciali e a scansione lineare
• Piattaforma di intelligence analytics per analizzare, visualizzare e condividere dati aziendali di produzione (es. PowerBI)
• Software di apprendimento automatico basato utilizzato per applicazioni come la visione artificiale (es. PyTorch)

Risultato finale

Un’applicazione di AI specificatamente configurata per monitorare il processo ed assicurare standard dimensionali ed assenza di difetti, soluzione che ha garantito una precisione finale dell’85% nell’individuazione di pannelli con misurazioni errate.

Ghedin Andrea Fonte https://thirdeyedata.ai/