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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