Come sfruttare le prestazioni dei sistemi di visione embedded

La visione industriale è stata impiegata a lungo nei sistemi di automazione industriale per migliorare la qualità della produzione e la velocità di trasmissione, sostituendo l'ispezione manuale eseguita tradizionalmente dal personale. Operazioni di pick-and-place, monitoraggio degli oggetti, metrologia, rilevazione dei difetti e tanto altro ancora: i dati di visione vengono utilizzati per incrementare le prestazioni dell'intero sistema, fornendo semplici informazioni pass/fail o chiudendo loop di controllo. L'utilizzo della visione, tuttavia, non si limita all'automazione industriale. Tutti abbiamo assistito all'inserimento di massa delle telecamere nel nostro quotidiano, nei computer, dispositivi mobili e, in particolare, nelle automobili. Solo pochi anni fa venivano introdotte nelle auto le telecamere di backup, oggi sono dotate di numerose telecamere, che forniscono al guidatore una visione a 360° del veicolo. Probabilmente, però, il più grande progresso tecnologico nel campo della visione artificiale riguarda la potenza di elaborazione. Con processori che raddoppiano le prestazioni ogni due anni e una continua attenzione alle tecnologie di elaborazione parallela (CPU multicore, GPU e FPGA), oggi i progettisti di sistemi di visione sono in grado di applicare algoritmi sofisticati ai dati di visione e creare sistemi più intelligenti.  

Grazie a un approccio centralizzato, incentrato sul software, Master Machinery (in evidenza nella foto) ha incorporato il controller principale, la visione artificiale, il sistema di movimentazione, I/O e HMI in un unico controller, con rendimenti 10 volte superiori a quelli della concorrenza.

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