Analisi delle immagini tramite IA

L'analisi delle immagini tramite IA consiste nell'utilizzo di modelli di machine learning per analizzare e valutare automaticamente le immagini. Nel controllo qualità, questi sistemi possono identificare difetti superficiali, anomalie o imperfezioni senza richiedere l'intervento di un operatore per ogni singola immagine.

A differenza dei sistemi tradizionali di elaborazione delle immagini basati su regole predefinite, un modello di IA apprende da un ampio insieme di immagini di esempio a riconoscere le caratteristiche tipiche di un difetto. In questo modo può adattarsi anche a difetti nuovi o variabili, senza che sia necessario definire e programmare manualmente ogni singola regola.

Come funziona l'analisi delle immagini tramite IA nel controllo qualità?

Il processo si articola generalmente in tre fasi:

1. Acquisizione dell'immagine. Le telecamere acquisiscono immagini dell'oggetto da ispezionare in condizioni uniformi. Un'illuminazione costante e un angolo di ripresa fisso sono fondamentali per garantire la comparabilità dei risultati tra diverse misurazioni.
2. Elaborazione dell'immagine. Il contrasto viene ottimizzato e le aree rilevanti vengono evidenziate, ad esempio mediante tecniche di sogliatura o rilevamento dei contorni. Questo passaggio prepara l'immagine per facilitare l'individuazione delle anomalie.
3. Classificazione. Un modello addestrato assegna le anomalie rilevate a una determinata categoria e ne valuta le dimensioni, la distribuzione o la gravità.

Esempio pratico: rilevamento dei danni da pietrisco su superfici verniciate

I danni da pietrisco sono difetti superficiali della vernice dei veicoli causati dall'impatto di piccoli sassi ad alta velocità. Tradizionalmente, la valutazione viene effettuata visivamente sulla base di standard di controllo prestabiliti. Il giudizio può tuttavia essere influenzato dall'esperienza e dalla percezione individuale dell'operatore. Di conseguenza, operatori diversi possono valutare lo stesso danno in modo differente.

Per rendere la valutazione più oggettiva, un team di ricerca ha sviluppato un sistema di elaborazione delle immagini in grado di analizzare automaticamente pannelli di prova sottoposti a test standardizzati di resistenza al pietrisco. Il processo di analisi, che comprende l'ottimizzazione del contrasto, tecniche di sogliatura e l'analisi dei contorni, identifica le aree danneggiate e ne valuta dimensioni e distribuzione.

I risultati pubblicati evidenziano due aspetti: la valutazione automatizzata mostra una forte correlazione con la media delle valutazioni degli esperti, mentre le valutazioni dei singoli operatori presentano differenze significative. Allo stesso tempo, il controllo automatizzato ha richiesto circa un settimo del tempo necessario per una valutazione manuale.

Questo esempio mostra in quali ambiti l'analisi delle immagini tramite IA può essere particolarmente efficace nel controllo qualità: soprattutto nel caso di difetti chiaramente definiti e visivamente riconoscibili, la cui valutazione manuale richiede tempo ed è soggetta a una certa variabilità tra gli operatori.

I vantaggi del metodo

• Criteri di valutazione uniformi: un modello addestrato applica gli stessi criteri a ogni immagine. Fattori come la diminuzione della concentrazione o la stanchezza, che possono influenzare una valutazione manuale, non incidono sull'analisi automatizzata.
• Velocità: grandi quantità di immagini possono essere analizzate in una frazione del tempo necessario per l'ispezione manuale, un vantaggio particolarmente rilevante nella produzione in serie.
• Tracciabilità: ogni valutazione può essere successivamente ricondotta all'immagine di riferimento e documentata.
• Rilevamento di difetti poco visibili: un sistema opportunamente addestrato può individuare anche difetti di piccole dimensioni o a basso contrasto che potrebbero sfuggire a un'ispezione visiva.

I limiti del sistema

L'analisi delle immagini tramite IA valuta ciò che è visibile nell'immagine, ma non determina la causa di un difetto. Stabilire se un danno da pietrisco sia dovuto a uno spessore insufficiente dello strato, a una formulazione inadeguata o a un errore di processo richiede ancora la valutazione di un esperto.

Nel caso dei modelli di IA supervisionati, le tipologie di difetti che il sistema deve riconoscere devono essere definite in anticipo. Inoltre, per ogni tipo di difetto è necessario disporre di un numero sufficiente di immagini di esempio. Di conseguenza, il modello potrebbe non rilevare difetti rari o mai osservati in precedenza oppure classificarli in modo errato.

Per i difetti la cui rilevazione dipende fortemente dall'illuminazione, dalle caratteristiche della superficie o dall'angolo di ripresa, è necessaria un'accurata calibrazione del sistema. Senza questa preparazione, l'affidabilità dei risultati può diminuire sensibilmente.

Inoltre, il risultato di un singolo test costituisce inizialmente un'informazione isolata. Solo collegandolo ai dati sperimentali, alle formulazioni e ai risultati di test precedenti è possibile ottenere una base solida per prendere decisioni, ad esempio per stabilire se una determinata formulazione sia sistematicamente più soggetta a danni da pietrisco rispetto a un'altra.

Domande frequenti

L'analisi delle immagini tramite IA sostituisce completamente l'ispezione visiva da parte di personale specializzato?

Nel caso di difetti chiaramente definiti, può automatizzare gran parte della valutazione iniziale. I casi limite e l'interpretazione delle possibili cause rimangono di competenza del personale specializzato.

Ogni azienda ha bisogno dei propri dati di addestramento?

In genere, sì. La qualità delle immagini, le condizioni di prova e i difetti rilevanti variano in funzione del materiale e dell'applicazione.

In che modo l'analisi delle immagini tramite IA si integra con la Material Intelligence?

L'analisi delle immagini genera informazioni relative all'oggetto sottoposto a test. Collegando queste informazioni ad altri dati sui materiali, sulle formulazioni e sui test è possibile creare una base più completa per prendere decisioni fondate.