{"id":4562,"date":"2025-06-12T08:33:28","date_gmt":"2025-06-12T08:33:28","guid":{"rendered":"https:\/\/www.publiteconline.it\/controlloemisura\/?p=4562"},"modified":"2025-06-25T12:23:47","modified_gmt":"2025-06-25T12:23:47","slug":"visione-artificiale-e-ia-con-inspekto-di-siemens-lispezione-e-ready-to-use","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.publiteconline.it\/controlloemisura\/visione-artificiale-e-ia-con-inspekto-di-siemens-lispezione-e-ready-to-use\/","title":{"rendered":"Visione artificiale e IA: con Inspekto di Siemens l’ispezione \u00e8 ready to use"},"content":{"rendered":"\n

Facile da installare, operativa in meno di un giorno, Inspekto di Siemens \u00e8 una soluzione di ispezione visiva automatizzata che rende l’IA accessibile anche a chi non ha un’esperienza specifica. E bastano solo 20-30 campioni di qualit\u00e0 per configurarla.<\/em><\/em><\/p>\n\n\n\n

di Claudia Dagrada<\/em><\/p>\n\n\n\n

Con Inspekto di Siemens<\/a>, l’ispezione visiva \u00e8 alla portata di tutti: si tratta di una soluzione automatizzata che sfrutta l‘intelligenza artificiale (IA) industriale<\/strong>, senza necessit\u00e0 di esperienza tecnica. Progettata per essere operativa in meno di un giorno, \u00e8 facile da installare, versatile e si adatta ai cambiamenti della linea produttiva. Grazie alla capacit\u00e0 di funzionare con una quantit\u00e0 minima di dati di produzione, \u00e8 ideale per le aziende che vogliono integrare l’IA industriale nei loro processi di controllo qualit\u00e0. \u00c8 scalabile, integrabile coi sistemi esistenti e adatta a gestire applicazioni complesse.<\/p>\n\n\n\n

Inspekto \u00e8 una novit\u00e0 in casa Siemens, ma nasce come start up otto anni fa, per poi essere acquisita dal colosso tedesco lo scorso luglio. All’esperienza sul campo Siemens ha apportato una serie di normalizzazioni per rendere il sistema ancora pi\u00f9 facile da integrare e gestire. Ne abbiamo parlato con Niccol\u00f2 Spinola, Software Driven Automation Product Manager in Siemens Italia.<\/em><\/strong><\/p>\n\n\n

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Niccol\u00f2 Spinola, Software Driven Automation Product Manager, Siemens Italia.<\/em><\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

L’obiettivo di Inspekto \u00e8 quello di rendere l’IA utilizzabile da tutti?<\/em><\/strong><\/p>\n\n\n\n

\u00abVogliamo venire incontro alle esigenze dei nostri clienti a 360 gradi. L’introduzione dell’IA nel mondo dell’automazione industriale ha portato nel mercato nuovi player innovativi, ma ci sono ancora molte imprese “tradizionali” che vogliono sfruttare le potenzialit\u00e0 dell’IA, ma non hanno le competenze necessarie. Tenendo conto di questi due approcci, stiamo strutturando l’ offerta in modo da soddisfare entrambe le tipologie di clienti: quelli pi\u00f9 “skillati”, in alcuni casi con un’estrazione in ambito IT, e i classici integratori, costruttori di macchine o gli stessi clienti finali che vogliono potenziare l’automazione industriale con l’IA, ma gli manca un’expertise pregressa. In quest’ottica, da una parte stiamo sviluppando tecnologie per integrare la pipeline dei sistemi di machine learning, e dall’altra offriamo prodotti di facile utilizzo che non richiedano esperti: Inspekto \u00e8 uno di questi.\u00bb<\/p>\n\n\n\n

“Semplicit\u00e0” quindi \u00e8 la parola chiave.<\/em><\/strong><\/p>\n\n\n\n

\u00abIl sistema \u00e8 stato progettato proprio per offrire semplicit\u00e0 ed efficienza. \u00c8 talmente veloce e intuitivo da presentarsi come un prodotto utilizzabile a scatola chiusa. Noi ovviamente formiamo i clienti sul funzionamento, ma anche un autodidatta riesce a diventare autonomo fin da subito.
Si compone di diversi prodotti: il software, cuore di Inspekto, eseguito localmente sul nostro IPC BX39A, e integrabile con classiche soluzioni di automazione industriale per rendere completamente automatico tutto il task di ispezione; la telecamera, una camera monocromatica da 3.1 MegaPixel con zoom ottico 17x e Auto-focus, integrata con un illuminatore. L’installazione richiede solo pochi minuti. Si pu\u00f2 configurare la telecamera come una postazione autonoma per supportare pi\u00f9 linee di produzione o per ispezioni manuali, adattandosi facilmente a diversi tipi di prodotti. Bastano 20-30 campioni di qualit\u00e0 per configurarlo, mentre i campioni difettosi sono facoltativi.\u00bb<\/p>\n\n\n\n

Come funziona l’addestramento all’IA?<\/em><\/strong><\/p>\n\n\n

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Inspekto ottiene l’immagine e l’esposizione ottimale, rileva l’oggetto nel campo visivo e lo ispeziona.<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

\u00abIl sistema va a costruire un modello statistico dell’oggetto da ispezionare, ed \u00e8 necessario conoscerne la varianza tipica. Per farlo, 20-30 campioni sono sufficienti. Ovviamente ci sono possibili eccezioni: il numero dei campioni pu\u00f2 essere aumentato se si ritiene necessario, e a volte \u00e8 lo stesso sistema a chiederlo perch\u00e9 risultano delle inconsistenze. Questo avviene ad esempio quando si vuole far passare per “buona” una parte difettosa: il sistema se ne accorge e ricostruisce il gap fra la parte difettosa e il resto delle parti “buone” che ha ispezionato.
Inspekto utilizza tre algoritmi di machine learning. Prima di fare un’ispezione visiva, di prassi bisogna regolare l’esposizione, ottimizzare il funzionamento della telecamera e via dicendo, in modo da avere l’immagine preferibile per fare il raffronto. Inspekto fa tutto questo in totale autonomia: ottiene l’immagine e l’esposizione ottimale, rileva l’oggetto nel campo visivo e lo ispeziona per evidenziare difetti o assenza di componenti su diversi livelli della zona di interesse. Il tutto in un paio di minuti.
Apriamo per\u00f2 una doverosa parentesi: nel mondo dell’automazione industriale, spesso mancano i dati di produzione su cui lavorare. Inspekto supera il problema perch\u00e9, come abbiamo visto, riesce a costruire il modello partendo da soli 20-30 campioni. Questa mancanza si deve alla fatica che molte aziende hanno nel digitalizzarsi, ma soprattutto alla sostanziale diversit\u00e0 culturale rispetto al mondo IT, pi\u00f9 avvezzo a utilizzare i dati e le nuove tecnologie. I macchinari hanno un ciclo di vita decennale, e vengono sostituiti solo quando smettono di funzionare. La digitalizzazione \u00e8 entrata nel mondo dell’automazione industriale, ma per la sua adozione completa ha ancora molta strada da fare.\u00bb<\/p>\n\n\n\n

Quali soluzioni vengono utilizzate a livello tecnologico?<\/em><\/strong><\/p>\n\n\n\n

\u00abUna combinazione di tecnologie elettro-ottiche e Industrial AI. Il nostro sistema \u00e8 innovativo perch\u00e9 non solo acquisisce l’immagine, ma interagisce direttamente con la tecnologia elettro-ottica. Prima servivano diverse ore se non giorni di prove per ottenere il risultato migliore, mentre ora bastano pochi minuti. \u00c8 forse il valore aggiunto pi\u00f9 importante di Inspekto: “democratizza” l’utilizzo dell’IA.\u00bb<\/p>\n\n\n\n

Dal punto di vista pratico, dove pu\u00f2 essere installato?<\/em><\/strong><\/p>\n\n\n\n

\u00abNon ci sono vincoli: direttamente sulla linea di produzione, a met\u00e0 o fine ciclo, addirittura installando la telecamera al polso di un robot. Si integra facilmente con sistemi PLC, MES o ERP. Inspekto \u00e8 ideale per l’ispezione delle merci in ingresso o per il controllo qualit\u00e0 finale dei prodotti. L’IA rileva con precisione anche i difetti pi\u00f9 piccoli, distingue i problemi reali dalle variazioni accettabili, e individua anomalie non rilevabili all’occhio umano. Il tutto con una velocit\u00e0 fino a 100 ispezioni al minuto.
La telecamera \u00e8 bidimensionale, ma pu\u00f2 essere studiata su una media di profilo: se pensiamo a un oggetto con pi\u00f9 profili ortogonali, si pu\u00f2 spostare la telecamera in modo da illuminare l’oggetto da pi\u00f9 parti e realizzare un’analisi unica. \u00c8 possibile utilizzare fino a quattro telecamere in contemporanea.\u00bb<\/p>\n\n\n\n

Pu\u00f2 fare qualche esempio applicativo?<\/em><\/strong><\/p>\n\n\n\n

\u00abUn esempio tipico \u00e8 l’industria automobilistica, dove \u00e8 fondamentale evitare graffi, ammaccature, saldature difettose e componenti elettronici malfunzionanti. Inspekto impara a riconoscere le parti “buone” e a individuare anomalie e difetti anche non predefiniti. Un altro esempio \u00e8 l’analisi dell’assemblaggio di una PCB, dove si sfrutta appieno la capacit\u00e0 di Inspekto di suddividere l’oggetto in pi\u00f9 zone d’interesse, e di poter analizzare gli eventuali difetti, e verificare la presenza di singoli componenti. Il numero massimo \u00e8 di 64 zone di interesse su un singolo oggetto.\u00bb<\/p>\n\n\n\n

In quali settori viene utilizzato Inspekto?<\/em><\/strong><\/p>\n\n\n\n

\u00ab\u00c8 una soluzione “general purpose”, ma \u00e8 meno prioritaria in settori con variabilit\u00e0 naturale, come il food&beverage. Ad esempio l’analisi di liquidi, cibi o tessuti molli risultano pi\u00f9 complesse. Diversamente dagli oggetti rigidi infatti hanno una struttura particolarmente variabile, e quindi 20-30 campioni non bastano per definire il profilo di una singola ispezione visiva. Inspekto quindi \u00e8 pi\u00f9 adatto al settore manifatturiero che all’industria di processo.Un’altra limitazione, momentanea perch\u00e9 stiamo lavorando su un ulteriore potenziamento grazie allo sviluppo dell’elettronica, riguarda la velocit\u00e0. Le aziende tendenzialmente hanno poca fiducia e volont\u00e0 nel creare applicazioni integrate con software in cloud, abbastanza comune nel mondo del machine learning. Per cui il software Inspekto “gira” unicamente sul pc industriale in dotazione alla soluzione. La velocit\u00e0 \u00e8 limitata dal fatto che le capacit\u00e0 computazionali sono quelle dell’hardware a disposizione del sistema. Al momento si possono effettuare 2\/3 ispezioni al secondo, ma ci saranno miglioramenti nei prossimi mesi. Quindi, nei settori in cui la velocit\u00e0 \u00e8 particolarmente importante, come nel confezionamento, Inspekto \u00e8 meno utilizzabile.\u00bb<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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