Visione

La visione artificiale si sviluppa in un sistema che prevede l’acquisizione ed elaborazione di dati e informazioni, tanto provenienti dall’esterno quanto contenuti e strutturati nel sistema stesso, sulla base di opportuni modelli.

Sistemi di Visione

Il nostro sistema di visione artificiale mostra la sua forza nell’integrazione hardware e software, con i sistemi di automazione e robotica che rendono il prodotto capace di percepire, interpretare, e di conseguenza prendere decisioni durante la fase di lavoro.

Oltre la Visione

“Visione artificiale” implica la capacità di catturare ed interpretare fenomeni fisici esterni: come per il corpo umano, anche la macchina può usufruire di sistemi ottici e sensori per ottenere informazioni di varia natura.
Il forte valore aggiunto di questa tecnologia ha spinto l’azienda stessa a creare una divisione interna denominata Inn-V, per la ricerca e lo sviluppo di processi utili alla risoluzione e al miglioramento costante del processo analitico totale.
Nell’automazione industriale i trasduttori prìncipi sono i sensori ottici e laser per l’analisi 2D e 3D.
Innova e Inn-V puntano alla completa fusione hardware e software nella produzione di macchine del futuro.

Ispezione di Precisione

I sistemi di ispezione sono in grado di rendere oggettiva la qualità del prodotto lavorato, effettuando controlli dimensionali, superficiali e di corretto assemblaggio. La precisione del controllo può essere opportunamente definita e si spinge fino a livelli minimi di errore.

Machine learning e Reti neurali

Cos’è il machine learning?

Il Machine Learning è un sottoinsieme dell’intelligenza artificiale che si occupa di creare sistemi che apprendono o migliorano le performance in base ai dati che vengono forniti.

Reti Neurali

Le reti neurali riflettono il comportamento del cervello umano, consentendo ai programmi informatici di riconoscere modelli e risolvere problemi comuni nei campi di AI, machine learning e deep learning.

Cosa sono le reti neurali?

Le reti neurali sono un sottoinsieme del machine learning e sono l’elemento centrale degli algoritmi del deep learning. Il loro nome e la loro struttura sono ispirati al cervello umano, imitando il modo in cui i neuroni biologici si inviano segnali.Le reti neurali artificiali sono composte da livelli di input, nodi nascosti di gestione e livelli di output: ogni nodo si connette ad un altro, per ogni connessione viene impostata una soglia ed un peso. Il sistema analizza i dati di output per ogni nodo ed in base al valore di soglia raggiunto attiva o meno la connessione, procedendo in questo modo fino al raggiungimento dell’ultimo livello, quello che fornisce il risultato.

Le reti neurali fanno affidamento sui dati di addestramento per migliorare la loro accuratezza nel tempo ed “imparare”. Una volta addestrato, il sistema può svolgere, per esempio, attività di riconoscimento delle immagini in pochi minuti invece che ore, come sarebbe il caso se l’identificazione manuale fosse affidata a esperti umani.

Innova sviluppa e integra algoritmi di machine learning e reti neurali per la ricerca di difetti, analisi cosmetica ed ottimizzazione dei processi.