Come Automatizzare il controllo qualità con la visione Artificiale

L’automazione del controllo qualità visivo affida a telecamere e algoritmi l’ispezione che oggi fa l’occhio umano, pezzo per pezzo. Automatizzare il controllo qualità con la visione artificiale aumenta l’efficienza produttiva, riduce gli errori umani e mantiene costanti gli standard sui prodotti finali.

Vision-e progetta sistemi di visione per ridurre difetti e resi.

La visione artificiale utilizza fotocamere e algoritmi avanzati per eseguire controlli accurati e rapidi sugli articoli prodotti. Svolge un’ampia gamma di funzioni, come l’ispezione di componenti, il controllo dimensionale e la lettura di codici a barre. L’analisi in tempo reale permette inoltre di immagazzinare i dati di produzione e di analizzarli in un secondo momento.

Che cos’è l’automazione del controllo qualità visivo?

L’automazione del controllo qualità visivo affida a telecamere e algoritmi l’ispezione che prima faceva l’occhio umano, pezzo per pezzo.

La differenza rispetto al controllo manuale non è solo la velocità. Un operatore ispeziona a campione e la sua soglia di attenzione cambia nell’arco del turno; un sistema di visione applica lo stesso criterio al primo pezzo e al decimillesimo, e di ognuno lascia una traccia. È per questo che l’automazione del controllo qualità visivo non sostituisce soltanto un gesto: cambia anche che cosa si può dire, con i dati alla mano, sulla qualità di una produzione.

Come si automatizza il controllo qualità visivo?

Si parte dai difetti da intercettare, si sceglie telecamera e illuminazione su quei difetti, si prova in linea e si forma il personale.

I quattro passi, nell’ordine in cui vanno affrontati:

1. Definire che cosa va intercettato. Si stabilisce quali componenti del processo produttivo richiedono un controllo più rigoroso e quali difetti sono più comuni. Serve il lavoro congiunto di produzione, qualità e IT: un difetto che nessuno nomina è un difetto che il sistema non vedrà.
2. Scegliere la tecnologia in base al difetto. Telecamere, illuminazione e software di elaborazione si scelgono a partire dai requisiti del prodotto, non il contrario.
3. Provare in laboratorio e poi in linea. Diverse configurazioni vanno testate sui pezzi reali con setup vicini alle condizioni reali del processo produttivo per ottenere la massima affidabilità. Questo serve perché in una fase prototipale ci si accorge delle problematiche ed è possibile fare aggiustamenti quando costa ancora poco fare modifiche. Una volta che è progettato il disegno meccanico della macchina, modificare o aggiungere componenti ha un costo molto più alto.
4. Verificare in macchina e formare il personale. Il sistema viene installato e verificato in macchina. Si risolvono eventuali problematiche. Se il lavoro al punto 3 è stato fatto bene le modifiche dovrebbero essere minimali. Si fa formazione al personale su come utilizzare il nuovo strumento. I sistemi di visione portano il massimo valore quando l’operatore stesso capisce come funzionano sul processo reale e ne riesce ad adattare il comportamento rispetto a una produzione non sempre costante.

Per questo in Vision-e non ci limitiamo a fornire la soluzione finale dopo un’attenta progettazione. Uno dei nostri obiettivi è supportare e seguire i nostri clienti nell’ottenere il massimo da un sistema di visione. Partendo dall’analisi iniziale del problema diciamo al cliente se il progetto può portare valore aggiunto, oppure se rischia di tramutarsi in qualcosa che non serve agli obiettivi dell’azienda.

Una volta installato il sistema formiamo il personale all’utilizzo di questa tecnologia. Negli anni abbiamo verificato che questo aspetto porta un vantaggio ulteriore rispetto alla sola automazione del processo: il personale che sa usare correttamente lo strumento diventa parte attiva del miglioramento della qualità in azienda. Solitamente si ha una riduzione dei tempi di configurazione del 30-40%.

Vision-e rende autonomo il tuo team con interfacce intuitive, formazione operativa e sistemi di visione integrati che permettono di recuperare i dati di produzione e integrarli con i sistemi IT dell’azienda.

Quando conviene automatizzare il controllo qualità visivo?

Conviene quando il campione statistico non basta più: il cliente chiede il 100% dei pezzi controllati e l’occhio umano non regge il ritmo.

Ci sono quattro situazioni in cui la soglia viene superata quasi sempre:

• Mancanza di personale Un sistema di visione è replicabile, trovare nuove persone esperte sul controllo manuale no. Se vuoi aumentare la tua produzione un sistema di visione la rende scalabile.
• Difetti microscopici Quando il difetto da trovare è talmente piccolo che servono lenti o altri strumenti che rallentano enormemente il controllo visivo manuale.
• Produzioni elevate Oltre una certa velocità di linea l’ispezione visiva umana smette di essere affidabile, e il tasso di scarto comincia a dipendere dal turno.
• Controllo qualità variabile in accuratezza Un controllo visivo umano è soggetto a cali di attenzione e quindi non costante per la stessa durata di lavoro. Inoltre l’esperienza dell’operatore fa la differenza. Il sistema di visione mantiene la propria accuratezza costante nel tempo.

Ad esempio, individuare difetti di pochi decimi di millimetro su lastre di grandi dimensioni, 2 × 3 metri, tipiche del controllo ceramico, è impossibile per un operatore che deve mantenere gli attuali ritmi di produzione, circa 4 secondi per pezzo.

Quali tecnologie servono per la visione artificiale nel controllo qualità?

Servono sistemi 2D per i difetti di superficie, 3D per forma e dimensioni, multispettrali per i materiali, termiche o raggi X per l’interno.

Solitamente in base al problema da risolvere si sceglie il sistema corretto. Per farlo serve una conoscenza approfondita delle telecamere e degli illuminatori disponibili.

Quando serve un sistema di visione 2D e quando uno 3D?

I sistemi 2D leggono la superficie, i 3D misurano la geometria: si sceglie in base a dove si trova il difetto, non a quale tecnologia è più avanzata.

I sistemi di visione 2D sono ideali per ispezionare la superficie dei prodotti, identificando difetti come graffi, macchie o deformazioni. Utilizzano telecamere standard e algoritmi di elaborazione delle immagini per analizzare le caratteristiche visive degli oggetti.

I sistemi di visione 3D offrono un’analisi più approfondita, perché possono misurare la forma e le dimensioni dei componenti. Con tecnologie come la stereoscopia o il laser scanning creano modelli tridimensionali degli oggetti e rilevano anche le variazioni più piccole: è quello che serve in settori come l’automobilistico o l’aerospaziale, dove la precisione dimensionale è legata alla sicurezza del prodotto.

A che cosa servono le telecamere multispettrali?

Le telecamere multispettrali leggono le proprietà del materiale oltre al colore, e trovano difetti che una telecamera tradizionale non vede.

Le telecamere multispettrali consentono di analizzare non solo il colore ma anche altre proprietà fisiche degli oggetti, e possono quindi identificare materiali specifici o rilevare contaminazioni. Un’applicazione che racconta bene la differenza è il controllo della frutta per capire se il prodotto sta marcendo dall’interno: dall’esterno il frutto è integro, e nessuna ispezione visiva tradizionale — umana o automatica — lo scarterebbe.

Nel settore alimentare sono spesso utilizzate per analizzare il grado di maturazione e la presenza di marciume interno. Se parliamo di sistemi di visione sono una delle tecnologie più costose, quindi vengono utilizzate quando è impossibile usarne altre.

Quando si usano le telecamere termiche o a raggi X?

Si usano quando il difetto non è visibile in superficie: la termica lo trova come anomalia di temperatura, i raggi X guardando dentro il componente.

Le camere termiche rilevano con estrema accuratezza le variazioni di temperatura. In alcuni casi si possono invece usare camere a raggi X per fare una radiografia del componente e verificarne la struttura interna.

L’integrazione dell’intelligenza artificiale nei sistemi di visione sta cambiando il settore in modo trasversale a tutte queste tecnologie, perché consente ai sistemi di apprendere dai dati storici e di migliorare nel tempo il rilevamento dei difetti.

In Vision-e abbiamo utilizzato camere termiche per analizzare pannelli fotovoltaici. Analizzando la variazione di temperatura sulle celle fotovoltaiche dovuta al passaggio di corrente è possibile rilevare con estrema accuratezza se alcuni collegamenti elettrici non funzionano.

Che cosa succede se il controllo automatico sbaglia?

Un falso positivo scarta un pezzo buono e costa resa; un falso negativo lascia passare un difetto e costa molto di più al cliente finale.

Nessun sistema di visione è esente da errore, e il modo onesto di impostare un progetto è decidere in anticipo quale dei due errori si è disposti ad accettare. La taratura non è un dettaglio tecnico di fine cantiere: è una scelta di business. Un sistema regolato in modo severo protegge il cliente e aumenta gli scarti; uno regolato in modo permissivo salva resa e lascia passare qualcosa.

Per questo la soglia si decide insieme al responsabile qualità, sui pezzi reali, e si riverifica dopo le prime settimane di produzione. Solitamente un ottimo sistema di visione non permette di far passare nessun difetto scartando 1-2% di pezzi buoni che possono essere recuperati tramite valutazione manuale.

Che cosa cambia in produzione dopo l’automazione?

Automatizzare il controllo qualità visivo riduce i difetti che escono dallo stabilimento e trasforma ogni ispezione in un dato di produzione.

I vantaggi vanno ben oltre la semplice riduzione degli errori: aumenta l’efficienza, si raccolgono dati che prima non esistevano e diventa possibile adattarsi più in fretta alle richieste del mercato.

In Vision-e, da oltre 20 anni supportiamo i nostri clienti nella realizzazione dei più complessi sistemi di visione per automatizzare il controllo qualità in diversi settori industriali, con più di 200 installazioni nel mondo.

Non creiamo solo la soluzione che risolve il problema: ci occupiamo di renderla funzionale dentro un processo produttivo già avviato. Vision-e segue il cliente dal setup alla messa a regime con assistenza tempestiva per evitare fermi linea.

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