Computer vision: cos’è e come è possibile utilizzarla in azienda? Quali vantaggi può determinare? In questo articolo intendiamo offrire una panoramica su questo tema. illustrando le potenzialità di questa tecnologia.
La computer vision, o visione artificiale, è un campo dell’AI che studia algoritmi e tecniche per permettere ai computer di ricavare informazioni da immagini, video e altri tipi di dati.
In sostanza quindi, rientrano in questo ambito tutti i sistemi in grado di analizzare immagini e video, che non si limitano a catturare le immagini, ma procedono ad una elaborazione attiva, che consente di interpretare il loro contenuto ed estrarre informazioni utili agli scopi dell’applicazione finale.
Usando queste tecniche in un contesto manifatturiero, ad esempio, è possibile controllare la qualità di centinaia o migliaia di pezzi al minuto in maniera facile, veloce e accurata, offrendo un riscontro più affidabile rispetto a quanto potrebbe fare un occhio umano.
Nei paragrafi seguenti intendiamo offrire una pratica guida sulla computer vision, per individuare quali sono le sue possibili applicazioni nella pratica, quali gli strumenti da utilizzare e quali sono infine le prospettive future, per comprendere l’evoluzione a lungo termine.
Come utilizzare la computer vision: applicazioni pratiche
Esistono diverse possibili applicazioni pratiche in cui la computer vision può essere impiegata per ottenere molteplici benefici.
Vediamone alcuni esempi:
- Produzione alimentare: la computer vision può essere impiegata per individuare eventuali contaminazioni nei prodotti, al fine di garantire la sicurezza dei consumatori;
- Situazioni di rischio o di emergenza: attraverso il monitoraggio dei movimenti delle persone all’interno di uno spazio pubblico (come nel caso di ai-Guard, soluzione di computer vision sviluppata da Revelis e premiata in occasione dell’Internet Governance Forum Italia – IGF 2020 impiegata per verificare il rispetto delle misure di sicurezza legate al Covid-19 grazie al monitoraggio);
- manutenzione predittiva: monitorando lo stato di macchinari e attrezzature è possibile prevenire guasti o problemi;
- Ambito retail, per migliorare l’esperienza del cliente: grazie all’analisi delle espressioni del viso e dei movimenti del corpo è possibile comprendere le reazioni dei clienti ai prodotti e ai servizi dell’azienda per personalizzare l’offerta.
Strumenti e tecniche per implementare con successo la computer vision
Per implementare soluzioni di computer vision, sono disponibili diversi strumenti e librerie che facilitano lo sviluppo e l’implementazione di algoritmi di visione artificiale. Di seguito sono elencati alcuni dei principali strumenti utilizzati in questo ambito:
- OpenCV (Open Source Computer Vision Library): OpenCV è una delle librerie più popolari e ampiamente utilizzate per la computer vision. Fornisce un’ampia gamma di funzioni per la manipolazione di immagini, il riconoscimento di oggetti, la tracciatura di oggetti, la calibrazione della fotocamera e molte altre operazioni di visione artificiale.
- TensorFlow: TensorFlow è una libreria di machine learning open source sviluppata da Google. È ampiamente utilizzata per la creazione e l’addestramento di reti neurali, inclusi modelli per problemi di computer vision. TensorFlow include anche TensorFlow Lite, una versione più leggera ottimizzata per dispositivi mobili e incorporati.
- PyTorch: PyTorch è un’altra libreria di machine learning molto popolare. Offre un’interfaccia dinamica e flessibile per la creazione di reti neurali. PyTorch è spesso preferito per la sua semplicità e facilità di debugging.
- Keras: Keras è una libreria di alto livello che funziona su TensorFlow, Theano e Microsoft Cognitive Toolkit. Semplifica la creazione e l’addestramento di reti neurali, rendendola una scelta popolare per i principianti.
- Scikit-learn: Sebbene sia principalmente una libreria per l’apprendimento automatico tradizionale, Scikit-learn offre anche algoritmi e strumenti per la visione artificiale, come il riconoscimento di pattern e l’estrazione di caratteristiche.
- Dlib: Dlib è una libreria C++ con binding per Python che fornisce strumenti per lo sviluppo di applicazioni di computer vision. È noto per la sua efficacia nell’elaborazione di immagini facciali, nel riconoscimento di volti e nella tracciatura di oggetti.
- YOLO (You Only Look Once): YOLO è un framework di object detection noto per la sua velocità e precisione. La sua architettura consente di rilevare oggetti in un’immagine in una sola passata, rendendolo efficiente per applicazioni in tempo reale.
- CUDA e cuDNN: Per accelerare l’addestramento e l’esecuzione di modelli di computer vision su GPU NVIDIA, è possibile utilizzare CUDA (Compute Unified Device Architecture) insieme a cuDNN (CUDA Deep Neural Network library).
Tra le piattaforme verticali, Revelis ha la soluzione per il controllo qualità Colibri, che attraverso l’uso di reti neurali è in grado di provvedere all’implementazione di tecniche di Computer Vision.
Tra le funzionalità di Colibri troviamo:
- L’analisi automatica di immagini di prodotti industriali;
- L’individuazione dei componenti di base;
- L’individuazione della posizione in cui sono montati i componenti di base;
- La verifica della presenza o assenza di componenti necessari al prodotto finale;
- La verifica della compliance dei prodotti finiti rispetto al progetto.
Scopo di Colibri è quindi quello di offrire il controllo qualità in ambito industriale apportando quindi diversi vantaggi alle organizzazioni. Infatti, grazie alla Computer Vision per controllo qualità, le aziende manifatturiere possono disporre di:
- Analisi automatica dei prodotti;
- Analisi esaustiva dei lotti;
- Garanzia di una più alta conformità e qualità della produzione.
Beneficiando di questi fattori quindi, le imprese riescono ad ottenere notevoli vantaggi. I principali dei quali sono:
- i controlli qualitativi;
- l’aumento dell’efficienza in produzione;
- la riduzione dei costi di lavoro;
- il costante tracciamento dei processi.
Prospettive future: l’evoluzione della computer vision
La computer vision è oggi sempre più pervasiva. Velocità, qualità e risparmio sui costi rappresentano fattori determinanti per il successo di qualunque organizzazione. Nel prossimo futuro, bisognerà tener conto dei seguenti trend:
- lo sviluppo di tecniche di apprendimento non supervisionate e semi-supervisionate che riducono la necessità di grandi quantità di dati etichettati per l’addestramento;
- le nuove normative europee, che richiedono più attenzione alla privacy e alla sicurezza;
- l’affermarsi di linee guida per lo sviluppo etico e la diffusione delle tecnologie di Intelligenza Artificiale.
Nel prossimo futuro, la diffusione della computer vision sarà sempre maggiore, per cui le organizzazioni avranno sempre di più la necessità di padroneggiare questa tecnologia.
Allo stesso tempo però, è fondamentale affidarsi a fornitori affidabili in grado di supportare l’azienda lungo ogni passaggio dall’implementazione delle soluzioni alla gestione con le soluzioni più innovative e l’expertise necessaria.
Revelis ha un team di specialisti con vasta esperienza nelle soluzioni AI si presenta, che offre alle aziende soluzioni di computer vision in grado di rispondere alle esigenze industriali di conformità e qualità.
Revelis, inoltre, offre ai propri clienti tutto il supporto necessario per l’implementazione delle soluzioni e per la gestione.
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