Il progetto mira a sviluppare un approccio innovativo per il controllo della qualità dei processi produttivi, grazie alla progettazione di un sistema di visione artificiale trasportabile e flessibile, in grado di acquisire le immagini dei prodotti in transito sulla linea, o a fine linea, e di ricercare automaticamente i difetti geometrici ed estetici sul 100% della produzione, in maniera oggettiva e sistematica, svincolandosi dunque dalla soggettività dell’operatore che ad oggi verifica e cataloga le anomalie.
Descrizione del progetto
L’obiettivo finale del progetto è la progettazione e lo sviluppo di un sistema di visione artificiale, adattabile a diverse tipologie di processo o prodotto, che preveda l’utilizzo e/o l’integrazione di sistemi (telecamere, sensori ottici, laser, etc.) per l’acquisizione e la postelaborazione delle immagini. Tale sistema prevede lo sviluppo e l’integrazione di tecnologie di visione artificiale, intesa come strumento affidabile, efficace e, soprattutto, oggettivo con cui “misurare” i difetti. L’idea alla base del progetto è lo sviluppo di un sistema di controllo “intelligente” dell’intera produzione in grado di analizzare le difettosità di prodotto in maniera automatica, oggettiva e sistematica. Attraverso lo sviluppo e l’utilizzo di algoritmi di machine learning, inoltre, il progetto intende mettere a punto una metodologia per la gestione intelligente dei dati di processo, potenzialmente rilevabili anche in diversi punti del processo stesso. Il fine ultimo di questo approccio è quello di indirizzare la produzione all’attivazione degli interventi preventivi o manutentivi atti a ridurre/evitare derive di processo, agendo quindi sulle cause che generano le difettosità stesse.
Risultati attesi
Tecnologici
- Sviluppo di innovativi strumenti e tecnologie per il riconoscimento, la classificazione e la mappatura dei difetti estetici/funzionali per lo sviluppo di una metodologia e per la definizione di specifiche tecniche per un sistema di visione flessibile, portabile e “automatizzato”.
- Progettazione e testing di un dimostratore tecnologico.
- Sviluppo di algoritmi basati su logiche di Intelligenza Artificiale per l’autoapprendimento di difettosità di prodotto e delle conseguenti azioni di intervento.
Ricadute industriali e di KH
- Sviluppo di nuove competenze nel settore del controllo qualità, orientato ad approcci e tecnologie Industry 4.0 oriented
- Ampliamento del mercato di sbocco dei partners industriali di progetto alla fornitura di dispositivi e servizi integrati per la valutazione digitale delle difettosità di prodotto/processo.
- Diminuzione drastica dei i costi legati agli scarti dovuti all’eliminazione della soggettività dell’operatore per la definizione di prodotto difettato.
