{"id":16782,"date":"2026-06-24T03:01:00","date_gmt":"2026-06-24T01:01:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.publiteconline.it\/assemblaggio\/?p=16782"},"modified":"2026-06-18T15:02:49","modified_gmt":"2026-06-18T13:02:49","slug":"gruppo-mondial-ai-e-robotica-integrate-per-lautomazione-flessibile","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.publiteconline.it\/assemblaggio\/gruppo-mondial-ai-e-robotica-integrate-per-lautomazione-flessibile\/","title":{"rendered":"Gruppo Mondial, AI e robotica integrate per l’automazione flessibile"},"content":{"rendered":"\n

Gestire pezzi meccanici alla rinfusa con rapidit\u00e0 e precisione \u00e8 una delle sfide pi\u00f9 complesse dell\u2019automazione industriale. Smart Factory, realt\u00e0 del Gruppo Mondial, risponde con un sistema che unisce deep learning, visione classica e robotica SCARA in un\u2019architettura integrata e adattabile, senza i limiti dei tradizionali sistemi di orientamento meccanico.<\/h2>\n\n\n\n

Nel panorama dell\u2019automazione industriale, la gestione flessibile dei componenti rappresenta una delle sfide pi\u00f9 rilevanti, soprattutto quando si tratta di particolari meccanici di dimensioni medio-piccole presentati alla rinfusa. Il sistema qui presentato introduce una soluzione avanzata<\/strong> che integra un nastro trasportatore con ricircolo, un sistema di visione intelligente e robotica SCARA in grado di inseguire e prelevare i pezzi in movimento, depositandoli con precisione in una canalina per le successive fasi di assemblaggio.<\/p>\n\n\n\n

Questa architettura \u00e8 stata progettata e sviluppata da Smart Factory<\/strong>, societ\u00e0 del Gruppo Mondial<\/a><\/strong> che costruisce impianti di automazione \u201cchiavi in mano\u201d, per rispondere alle specifiche esigenze di un cliente industriale del settore manifatturiero. L\u2019obiettivo era realizzare un sistema di feeding flessibile ad alte prestazioni<\/strong>: la soluzione fornita da Smart Factory consente di superare i limiti dei tradizionali sistemi vibranti o orientatori meccanici, introducendo un livello di adattabilit\u00e0 e rapidit\u00e0 di cambio formato che risponde alle esigenze della produzione moderna.<\/p>\n\n\n\n

Dalla visione semantica alla geometria operativa<\/h3>\n\n\n\n

Il cuore tecnologico della macchina risiede nel sistema di visione, progettato secondo un paradigma innovativo che separa chiaramente due livelli di analisi: semantico e geometrico. Il primo livello \u00e8 affidato a una rete neurale basata su<\/strong> YOLO<\/strong>, progettata per l\u2019object detection in tempo reale. Questa rete \u00e8 in grado di identificare e localizzare contemporaneamente gli oggetti all\u2019interno dell\u2019immagine, restituendo bounding box associate a classi specifiche e a un livello di confidenza. In pratica, il sistema \u00e8 in grado di riconoscere diverse tipologie di componenti e di individuare rapidamente le aree di interesse sul nastro in movimento.<\/p>\n\n\n\n

A questo punto interviene il secondo livello, basato su OpenCV<\/strong>. Le regioni individuate dalla rete neurale vengono utilizzate come ROI (Region of Interest), all\u2019interno delle quali vengono applicati algoritmi di visione classica: estrazione dei contorni, analisi morfologica, calcolo del centro di massa e determinazione dell\u2019orientamento. Questo approccio ibrido <\/strong>migliora significativamente la robustezza: YOLO riduce il problema globale a una ricerca localizzata, mentre OpenCV fornisce una descrizione geometrica accurata e utilizzabile per l\u2019azione fisica. L\u2019intero sistema \u00e8 integrato direttamente nell\u2019ambiente TwinCAT di Beckhoff, grazie al Machine Learning Server <\/strong>che sfrutta la potenza di calcolo di una GPU integrata nel controllore. Ci\u00f2 significa che i risultati dell\u2019inferenza non sono esterni al PLC, ma diventano parte integrante della logica di controllo. Il robot SCARA pu\u00f2 quindi adattare dinamicamente traiettoria e strategia di presa in funzione della classe e della posizione del pezzo.<\/p>\n\n\n\n

Un sistema innovativo per il feeding flessibile<\/h3>\n\n\n
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Un robot SCARA effettua pick and place ad alta velocit\u00e0, utilizzando un end effector a ventosa per consentire la massima adattabilit\u00e0 alle diverse geometrie dei pezzi da orientare.<\/em><\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

L\u2019innovazione della macchina non si limita alla visione artificiale, ma riguarda l\u2019intero concetto di feeding<\/strong>. Il sistema utilizza un nastro trasportatore con ricircolo continuo, sul quale i pezzi vengono distribuiti alla rinfusa. A differenza dei sistemi tradizionali, non \u00e8 necessario orientare preventivamente i componenti: il sistema di visione e il robot gestiscono direttamente la variabilit\u00e0. Il robot SCARA<\/strong> \u00e8 in grado di inseguire i pezzi in movimento sincronizzandosi con il nastro, effettuando prese dinamiche senza fermare il flusso. Questo consente di mantenere elevate produttivit\u00e0 anche con componenti complessi o difficili da orientare. Un altro elemento distintivo \u00e8 la capacit\u00e0 di gestire pi\u00f9 tipologie di pezzi senza modifiche meccaniche. Grazie alla classificazione basata su rete neurale, il sistema pu\u00f2 distinguere automaticamente tra diversi componenti e adattare la strategia di picking.<\/p>\n\n\n\n

Questo rappresenta un cambio di paradigma rispetto alle soluzioni tradizionali, spesso rigide e dedicate a un singolo formato. L\u2019integrazione completa tra visione, controllo e robotica <\/strong>elimina inoltre la necessit\u00e0 di sistemi esterni o middleware complessi, riducendo latenza e aumentando l\u2019affidabilit\u00e0 complessiva.<\/p>\n\n\n\n

Benefici concreti per l\u2019utilizzatore finale<\/h3>\n\n\n\n

Dal punto di vista dell\u2019utente, i vantaggi sono immediati e tangibili. In primo luogo, la flessibilit\u00e0<\/strong>: la macchina pu\u00f2 essere riconfigurata rapidamente per nuovi prodotti, riducendo drasticamente i tempi di cambio formato e i costi associati. In secondo luogo, la produttivit\u00e0<\/strong>. La capacit\u00e0 di prelevare pezzi in movimento senza fermare il nastro consente di ottenere throughput elevati, mantenendo al contempo precisione e ripetibilit\u00e0.<\/p>\n\n\n\n

Un ulteriore beneficio \u00e8 la riduzione degli scarti e degli error<\/strong>i. La combinazione tra classificazione semantica e analisi geometrica garantisce una presa affidabile anche in condizioni difficili, minimizzando i pezzi non correttamente gestiti ed eliminando completamente la dipendenza degli algoritmi di visione da condizioni di luce ambientale, riflessi e colore dei pezzi. Dal punto di vista economico, la semplificazione dell\u2019impianto<\/strong> – grazie all\u2019eliminazione di orientatori meccanici complessi – si traduce in minori costi di manutenzione e maggiore affidabilit\u00e0 nel lungo periodo. <\/p>\n\n\n\n

Infine, l\u2019integrazione nativa nel PLC offre un vantaggio strategico: tutte le informazioni sono disponibili in tempo reale all\u2019interno del sistema di controllo, facilitando diagnostica, ottimizzazione e integrazione con il resto della linea produttiva. Questo sistema, costruito da Smart Factory, rappresenta un esempio concreto di come l\u2019unione tra intelligenza artificiale e automazione industriale<\/strong> possa generare soluzioni realmente innovative. La sinergia tra YOLO e OpenCV, integrata in TwinCAT, dimostra che la visione artificiale non \u00e8 pi\u00f9 solo uno strumento di ispezione, ma diventa un elemento attivo e determinante nel controllo del processo. Il risultato \u00e8 una macchina capace di adattarsi, apprendere e operare con elevata efficienza<\/strong>, aprendo nuove prospettive per il feeding flessibile e per l\u2019automazione del futuro.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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