Struttura del corso

Introduzione all'Industrial Computer Vision

  • Panoramica sui sistemi di visione artificiale nella manifattura
  • Defetti tipici: crepe, graffi, disallineamenti, componenti mancanti
  • AI vs controllo visivo basato su regole tradizionali

Acquisizione e Preelaborazione delle Immagini

  • Tipologie di telecamere e impostazioni di acquisizione
  • Riduzione del rumore, miglioramento del contrasto e normalizzazione
  • Augmentazione dei dati per la robustezza dell'addestramento

Tecniche di Rilevamento degli Oggetti e Segmentazione

  • Approcci classici (soglia, rilevamento del bordo, contorni)
  • Metodi di apprendimento profondo: CNNs, U-Net, YOLO
  • Scegliere tra il rilevamento, la classificazione e la segmentazione

Sviluppo del Modello per la Rilevazione dei Defetti

  • Preparare i dataset annotati
  • Addestramento di classificatori e segmentatori di difetti
  • Valutazione del modello: precisione, richiamo, F1-score

Distribuzione in Ambienti Industriali

  • Considerazioni hardware: GPUs, dispositivi Edge, PC industriali
  • Architettura della pipeline di ispezione in tempo reale
  • Integrazione con PLC e sistemi di automazione industriale

Ottimizzazione delle Prestazioni e Manutenzione

  • Gestione delle condizioni di illuminazione e di produzione in cambiamento
  • Ritraining del modello e apprendimento continuo
  • Integrazione degli avvisi, dei log e dei rapporti QA

Studi di Caso e Applicazioni Settoriali

  • Rilevazione dei difetti nell'assemblaggio ed il saldatura automobilistico
  • Ispezione della superficie negli elettronici e nei semiconduttori
  • Verifica delle etichette e dell'imballaggio nella farmaceutica e nel settore alimentare

Riepilogo e Passaggi Successivi

Requisiti

  • Esperienza con concetti di apprendimento automatico o visione artificiale
  • Familiarità con la programmazione Python
  • Comprensione basilare del controllo qualità o dell'automazione industriale

Target

  • Team di QA
  • Ingegneri di automazione
  • Sviluppatori di visione artificiale
 14 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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