Come la Visione Artificiale connette diverse generazioni di ingegneri per rivoluzionare il lavoro in azienda.

Nel panorama dell’automazione industriale, la “visione artificiale” emerge come una delle tecnologie più trasformative. Questo tema è stato al centro di un’intervista interessante condotta da Matt Van Bogart, responsabile dello sviluppo strategico globale per la visione artificiale e la scansione industriale fissa presso Zebra Technologies. L’intervista è stata trasmessa in un episodio del podcast “Industrial Automation Insider”, dove Van Bogart ha dialogato con due esperti del settore: Robert Eastlund, presidente di Graftek Imaging, e Tomas Goldaracena, direttore delle vendite presso la stessa azienda.
La Graftek Imaging, un partner di Zebra, rappresenta un punto di riferimento nel campo della visione artificiale e dell’integrazione di sistemi industriali. Durante l’intervista, i tre professionisti hanno esplorato l’evoluzione della visione artificiale da diverse prospettive generazionali, offrendo un quadro completo di come questa tecnologia si sia sviluppata e di come continuerà a trasformare l’industria nei prossimi anni. Questa discussione non è solo un’analisi tecnica, ma anche una riflessione su come le diverse generazioni di ingegneri di sistemi di visione artificiale stiano collaborando per affrontare le sfide del futuro, sfruttando al massimo le nuove tecnologie.

Il passato e il presente della visione artificiale

La visione artificiale, una tecnologia che consente alle macchine di “vedere” e interpretare gli stimoli provenienti dal mondo fisico esterno, ha subito una trasformazione radicale negli ultimi decenni.
Robert Eastlund, con quasi tre decenni di esperienza nel settore, ha visto crescere la domanda di soluzioni di visione artificiale. Se all’inizio della sua carriera i clienti non erano nemmeno consapevoli dell’esistenza di questa tecnologia, oggi è una delle prime soluzioni ricercate per risolvere problemi complessi, soprattutto grazie alla riduzione dei costi e all’aumento della potenza di calcolo. Un tempo, una telecamera da 1,4 megapixel costava oltre 10.000 dollari, mentre oggi è possibile acquistare una telecamera da 20 megapixel per meno di 500 dollari. Inoltre, la potenza di calcolo disponibile oggi, rispetto a quella di trent’anni fa, è incomparabile, permettendo l’uso di algoritmi avanzati e intelligenza artificiale che erano solo fantascienza in passato.
Tomas Goldaracena, che rappresenta la nuova generazione di ingegneri, ha vissuto la rapida evoluzione della tecnologia come parte della sua crescita professionale. Goldaracena sottolinea che, negli ultimi cinque anni, il ritmo con cui le soluzioni di visione artificiale si sono evolute è aumentato in modo esponenziale. Questo ha reso fondamentale non solo restare aggiornati con le nuove tendenze, ma anche integrare le conoscenze e le esperienze accumulate nei decenni precedenti. La sua prospettiva unisce le più recenti innovazioni tecnologiche con i principi fondamentali della visione artificiale, creando un equilibrio tra tradizione e innovazione.

L’impatto dell’intelligenza artificiale e del deep learning nella visione artificiale

La conversazione si è poi spostata sull’impatto dell’intelligenza artificiale (AI) e del deep learning nella visione artificiale. Robert Eastlund ha evidenziato come, oggi, non ci si chieda più se un progetto possa essere realizzato, ma piuttosto se possa essere realizzato a un costo adeguato. L’AI e il deep learning hanno permesso di affrontare situazioni complesse che in passato erano impossibili da risolvere. Tomas Goldaracena ha aggiunto che l’integrazione dell’AI sta rivoluzionando non solo i nuovi progetti, ma anche quelli esistenti, permettendo la modernizzazione dei sistemi di visione artificiale e rendendoli più efficaci e innovativi.
Un altro punto chiave dell’intervista è stato l’uso crescente della tecnologia 3D nella visione artificiale. Robert Eastlund ha spiegato che molte aziende, specialmente nel settore automobilistico, preferiscono oggi utilizzare telecamere 3D piuttosto che 2D, per la loro capacità di fornire risultati più accurati e affidabili. Le telecamere 3D permettono di risolvere problemi che una volta richiedevano configurazioni complesse con telecamere 2D. Tomas Goldaracena ha aggiunto che, mentre alcuni preferiscono ancora le tecnologie 2D, l’approccio 3D sta diventando sempre più diffuso grazie alla sua precisione e affidabilità.
Un altro esempio vincente di implementazione dell’intelligenza artificiale e del deep learning con la visione artificiale, permettendo di realizzare soluzioni molto sofisticate e performanti rispetto al passato: Robert Eastlund ha raccontato come, in passato, la capacità di separare efficacemente gli oggetti dal loro sfondo rappresentasse una delle principali limitazioni delle soluzioni di visione artificiale. Oggi, grazie all’AI, è possibile affrontare e risolvere problemi complessi come il riconoscimento delle immagini e l’identificazione di anomalie nei prodotti con una precisione senza precedenti attraverso il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR), che oggi può essere applicato anche in contesti industriali difficili, come ambienti con scarsa illuminazione o superfici riflettenti. In questo caso l’integrazione dell’AI nei processi di visione artificiale può migliorare l’efficienza produttiva del 20-30%, riducendo al contempo gli errori umani.
Tomas Goldaracena ha evidenziato che l’AI non solo sta diventando una tecnologia sempre più integrata nella visione artificiale, ma sta anche aprendo nuove possibilità per l’automazione industriale. Ad esempio, l’uso di algoritmi di deep learning permette di automatizzare processi complessi come l’ispezione visiva e il controllo qualità, che in passato richiedevano l’intervento umano. Questo non solo migliora l’efficienza, ma consente anche di rispondere più rapidamente alle esigenze del mercato, adattando i processi produttivi in tempo reale.

Applicazioni pratiche della visione artificiale nell’industria moderna

La visione artificiale ha trovato applicazioni in un’ampia gamma di settori industriali e logistiche, offrendo soluzioni precise e affidabili per molteplici necessità operative. Nell’industria automobilistica, ad esempio, le telecamere 3D sono diventate uno strumento indispensabile per l’ispezione dei componenti durante il processo di assemblaggio.
Un recente studio pubblicato su Automotive World ha evidenziato come l’adozione della visione artificiale nelle linee di produzione abbia migliorato significativamente la qualità dei prodotti finali, riducendo il numero di difetti e migliorando l’efficienza complessiva del processo produttivo. In questo contesto Robert Eastlund ha spiegato come, in passato, l’uso delle telecamere 2D fosse limitato da complessità come la gestione della geometria delle superfici e l’illuminazione. Le telecamere 3D, invece, offrono una visione tridimensionale dettagliata, permettendo di rilevare difetti che sarebbero stati impossibili da identificare con le tecnologie precedenti.
Nel settore della logistica, poi, la visione artificiale viene utilizzata per ottimizzare la gestione dei magazzini e i processi di smistamento. Grandi aziende di distribuzione a livello mondiale hanno integrato questa tecnologia nei loro centri di smistamento, migliorando la precisione e la velocità del sorting dei pacchi. Secondo differenti studi, l’adozione della visione artificiale ha permesso a queste aziende di ridurre significativamente i tempi di consegna e di migliorare l’efficienza operativa, con un impatto positivo sui costi e sulla soddisfazione dei clienti.

Sfide e opportunità future della visione artificiale nelle aziende

Al termine dell’intervista la discussione si è concentrata sul futuro della visione artificiale e sull’importanza di attrarre nuove generazioni di talenti nel settore. Tomas Goldaracena ha sottolineato che, mentre la visione artificiale diventa sempre più parte integrante della vita quotidiana, è essenziale che gli ingegneri siano preparati a proporre e implementare soluzioni complesse alle aziende che hanno la necessità di crescere e rimanere competitive nel mercato. La crescita dell’automazione e della visione artificiale creerà nuove opportunità e sfide che richiederanno un continuo adattamento e innovazione.
Guardando al futuro, la visione artificiale continuerà a svolgere un ruolo chiave nell’evoluzione dell’automazione industriale, grazie all’integrazione di tecnologie emergenti come il 3D e l’intelligenza artificiale. Tomas Goldaracena prevede che nei prossimi 5-10 anni assisteremo a un’adozione sempre più ampia di queste tecnologie, con un impatto significativo su come vengono progettati e implementati i sistemi di visione artificiale.
Un report di Deloitte afferma che entro il 2030, l’adozione della visione artificiale e delle tecnologie di intelligenza artificiale potrebbe rivoluzionare interi settori, come quello della manifattura e della logistica, creando nuovi standard operativi e aprendo la strada a innovazioni che oggi possiamo solo immaginare. In particolare, la capacità di combinare dati raccolti da diverse fonti, analizzarli in tempo reale e prendere decisioni autonome trasformerà radicalmente il modo in cui le industrie operano, aumentando l’efficienza e riducendo i costi.
In questo contesto, la visione artificiale non sarà solo un mezzo per automatizzare i processi, ma diventerà un fattore chiave per l’innovazione, permettendo alle aziende di rimanere competitive in un mercato in rapida evoluzione. La sinergia tra ingegneri di diverse generazioni e l’integrazione delle tecnologie emergenti rappresentano il futuro dell’automazione industriale, offrendo soluzioni che permetteranno alle aziende enormi sviluppi.
L’evoluzione tecnologica è in pieno fermento e le possibilità offerte dalle nuove tecnologie stanno aprendo nuove strade per il futuro dell’automazione industriale.