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Addestramento di modelli di IA nel cloud con AI Lab

Addestra i modelli di IA nel cloud per ottenere una maggiore stabilità nell’addestramento e prestazioni scalabili, senza essere vincolato dai limiti dei sistemi edge locali. Grazie al software e all’hardware dell’ecosistema uniVision, AI Loop dà vita a una soluzione di visione integrata che combina l’IA e i metodi basati su regole.

Quali compiti posso risolvere con i modelli di IA di AI Lab?

Controllo di qualità

Il controllo qualità basato sull’IA consente di rilevare con precisione e in tempo reale deviazioni, difetti ed errori di produzione. Anche in condizioni difficili, i prodotti vengono analizzati in modo affidabile e le deviazioni di qualità vengono rilevate tempestivamente, garantendo una qualità costantemente elevata.

Esempi: Punti di saldatura, componenti in plastica stampati a iniezione, masse di colata

Riconoscimento dell’oggetto

Il riconoscimento dell’oggetto basato sull’IA consente l’identificazione precisa e affidabile di prodotti, componenti e oggetti, anche in condizioni difficili e con diverse varianti di oggetto. Grazie all’analisi intelligente delle immagini è possibile automatizzare i processi, identificare in modo univoco gli oggetti e rendere più efficienti i flussi di produzione.

Esempio: Riconoscimento dei tipi, attività di smistamento, controllo di presenza (ad es. di fori, filettature e parti applicate, riconoscimento e verifica di marcature di vario genere)

Analisi della superficie e controllo della struttura

L’analisi della superficie basata sull’IA rileva in modo affidabile e in tempo reale graffi, ammaccature, impurità, difetti del materiale e altre anomalie della superficie. Grazie all’analisi intelligente delle immagini, il sistema funziona con precisione anche in presenza di lotti di materiale variabili, materiali riflettenti o strutture superficiali variabili. In questo modo si garantisce una qualità elevata e costante e si riducono gli scarti in modo sostenibile.

Esempi: Analisi dei graffi, verifica della struttura del tessuto e dell’intreccio delle fibre, rilevamento della posizione di rotazione delle tavole di legno

Rivelazione di corpi estranei

Il controllo di corpi estranei basato sull’IA identifica in modo affidabile contaminanti, residui e oggetti indesiderati. Anche in presenza di condizioni di illuminazione variabili, sfondi complessi o forme di prodotto diverse, l’analisi intelligente delle immagini garantisce un riconoscimento preciso e stabile.

Esempi: Controllo dei contenitori vuoti, controllo di corpi estranei negli alimenti

Controllo di completezza

Il controllo di completezza basato sull’IA rileva in modo affidabile se tutti i componenti necessari di un prodotto sono presenti, posizionati correttamente e integri. Grazie all’analisi intelligente delle immagini, il sistema verifica con precisione e in tempo reale anche gruppi costruttivi complessi. Anche in condizioni di illuminazione difficili, in presenza di componenti dalle forme variabili o su sfondi complessi, l’IA garantisce un controllo stabile e affidabile. In questo modo è possibile rilevare tempestivamente errori di montaggio, pezzi mancanti e deviazioni nella produzione e ridurre in modo sostenibile gli scarti.

Esempio: Controllo di completezza delle bottiglie nel contenitore

Quali vantaggi offre l’addestramento dei modelli di IA nel cloud (AI Lab)?

Vantaggi dell’addestramento IA nel cloud per l’elaborazione di immagine industriale

Capacità di calcolo ad alte prestazioni per modelli di IA molto potenti per la classificazione delle immagini
Alternativa alle costose infrastrutture locali
L’accesso flessibile a AI Lab consente di modificare i progetti in qualsiasi momento e ovunque
Gestione degli utenti ben strutturata per la modifica simultanea dei record di dati e delle loro parti da parte di diversi utenti

Come avvicinarsi in modo semplice all’elaborazione delle immagini basata sull’IA?

Funzionamento intuitivo e perfetta integrazione nei sistemi esistenti

Collegamento perfetto all’hardware Machine Vision wenglor tramite lo strumento di connessione weHub
Grazie a un’efficiente gestione dei dati nel cloud, potrai iniziare immediatamente ad addestrare i tuoi modelli di IA
Modelli di interazione uniformi e flussi di lavoro logici semplificano l’approccio al sistema senza richiedere un lungo periodo di formazione

Come comprendere e ottimizzare i modelli di IA?

Massima qualità dei modelli grazie alla trasparenza e all’analisi intelligente

Grazie alla funzione heatmap integrata in AI Lab, all’immagine di ingresso IA e ai punteggi, i modelli di IA diventano trasparenti e comprensibili
Convalida automatica e funzione di revisione per la migliore ottimizzazione possibile

Come posso ottenere modelli di IA in modo semplice e veloce?

Connessione perfetta in AI Loop. Dal primo pixel al modello di IA finito.

L’AI Loop consente una modellazione dell’IA semplice e rapida. L’AI Lab consente una gestione efficiente dei dati e l’apprendimento sui modelli di IA nel cloud, mentre il software uniVision 3 consente l’acquisizione di immagini e l’esecuzione potente dei modelli di IA sui prodotti Machine Vision. Il flusso di lavoro è completato dal software weHub come Connection Tool e per Device Discovery.

uniVision 3 nell’AI Loop: Acquisizione di dati di immagine ed esecuzione locale di modelli IA su dispositivi Machine Vision

Come ecosistema per l’hardware Machine Vision wenglor, il software di elaborazione di immagini uniVision 3 collega l’elaborazione di immagine basata su regole con l’IA. Offre un’ampia toolbox e interfacce.

Registrazione diretta dei dati di apprendimento: I dati delle immagini vengono acquisiti direttamente con il prodotto Machine Vision e caricati all’AI Lab tramite weHub
Semplice integrazione del modello di IA: I modelli di IA provenienti dall’AI Lab possono essere facilmente importati tramite weHub e implementati in uniVision 3. Tramite il modulo “AI immagine”, i modelli di IA sono direttamente integrabili ed eseguibili.
Rappresentazione della mappa termica: Oltre ai punteggi per classe e alla previsione del modello di IA, la mappa termica mostra quali aree dell’immagine sono state utilizzate dal modello di IA nella sua decisione. È uno strumento fondamentale per comprendere e interpretare meglio i risultati e valutare la qualità del modello di IA.
Interfacce standard versatili: I risultati possono essere emessi direttamente tramite interfacce di rete standard o IO, consentendo una facile integrazione in qualsiasi tipo di impianto.

weHub nell’AI Loop: Strumento di rilevamento dispositivi e connessione tra rete locale e cloud

Il software weHub funziona su un PC separato e svolge due compiti principali: Rileva automaticamente i dispositivi Machine Vision wenglor nella rete locale, consente di effettuare direttamente tutte le impostazioni rilevanti dei dispositivi e, dall’altro, funge da strumento di connessione tra AI Lab e la rete locale.

Caricamento automatico delle immagini: Le immagini vengono caricate dalla piattaforma uniVision direttamente nell’AI Lab per l’apprendimento sul modello di IA.
Funzione di memoria temporanea: In assenza di connessione Internet, i dati vengono memorizzati temporaneamente.
Deployment (implementazione): I modelli di IA possono essere scaricati direttamente dall’AI Lab sulla piattaforma uniVision.

Quali vantaggi offre l’interazione tra l’elaborazione di immagine basata su regole e quella basata sull’IA?

“Il futuro dell’elaborazione di immagine non sta nella sostituzione dei metodi tradizionali con l’intelligenza artificiale, ma nella loro combinazione.”
Patrick Schmidt, responsabile di prodotto

I requisiti relativi all’elaborazione di immagine industriale sono in costante aumento. La crescente varietà di modelli, i cicli di vita dei prodotti sempre più brevi e gli elevati requisiti di qualità richiedono soluzioni flessibili, efficienti e lungimiranti.

Questo white paper illustra come sia possibile combinare in modo efficace i metodi tradizionali di Machine Vision e l’intelligenza artificiale per soddisfare le crescenti esigenze dell’elaborazione di immagine industriale. Scopri come gli ecosistemi integrati supportano l’intero flusso di lavoro, dall’acquisizione dei dati all’addestramento dell’IA fino all’applicazione in serie, e aiutano le aziende a integrare l’elaborazione di immagine nei propri processi produttivi in modo efficiente e scalabile.

White paper “L’intelligenza artificiale nell’elaborazione di immagine industriale: da strumento a piattaforma” (732 KB)

Scoprite come combinare l’elaborazione di immagine tradizionale e l’intelligenza artificiale per ottenere una soluzione di Machine Vision altamente performante.

binare l’elaborazione delle immagini tradizionale e l’intelligenza artificiale per ottenere una potente soluzione di visione artificiale.

Piani AI Lab: il piano giusto per ogni esigenza!

L’utilizzo dell’AI Lab avviene sulla base di piani prepagati. Scegli il modello più adatto alle tue esigenze! I piani si differenziano per le diverse durate e l’entità delle risorse. Il credito per l’apprendimento può essere utilizzato in modo flessibile durante la durata attiva. È possibile prenotare piani in sequenza o effettuare l’upgrade entro un periodo di validità, a seconda delle esigenze. Ovviamente tutti i piani sono creati senza rinnovo automatico, in modo assolutamente trasparente e senza costi nascosti.

	Piano Free	Piano Free+	Piano XS	Piano S	Piano M	Piano L
Capacità di memoria	1 GB	5 GB	5 GB	15 GB	50 GB	200 GB
Periodo di utilizzo	Ogni 3 mesi	Ogni 6 mesi	Ogni 12 mesi	Ogni 12 mesi	Ogni 12 mesi	Ogni 12 mesi
Crediti di apprendimento	10 crediti	20 crediti	40 crediti	150 crediti	500 crediti	2.000 crediti
Costi	Gratuito	Gratuito*	Soggetti a pagamento	Soggetti a pagamento	Soggetti a pagamento	Soggetti a pagamento

*Un’unica volta in combinazione con la registrazione di un dispositivo con il pacchetto di licenza uniVision AI

Piano Free
Capacità di memoria 1 GB	Periodo di utilizzo Ogni 3 mesi	Crediti di apprendimento 10 crediti	Costi Gratuito
Piano Free+
Capacità di memoria 5 GB	Periodo di utilizzo Ogni 6 mesi	Crediti di apprendimento 20 crediti	Costi Gratuito*
Piano XS
Capacità di memoria 5 GB	Periodo di utilizzo Ogni 12 mesi	Crediti di apprendimento 40 crediti	Costi Soggetti a pagamento
Piano S
Capacità di memoria 15 GB	Periodo di utilizzo Ogni 12 mesi	Crediti di apprendimento 150 crediti	Costi Soggetti a pagamento
Piano M
Capacità di memoria 50 GB	Periodo di utilizzo Ogni 12 mesi	Crediti di apprendimento 500 crediti	Costi Soggetti a pagamento
Piano L
Capacità di memoria 200 GB	Periodo di utilizzo Ogni 12 mesi	Crediti di apprendimento 2.000 crediti	Costi Soggetti a pagamento

*Un’unica volta in combinazione con la registrazione di un dispositivo con il pacchetto di licenza uniVision AI

uniVision AI – Pacchetti di licenza

Per l’esecuzione dei modelli IA creati nell’AI Lab, sul rispettivo hardware Machine Vision è disponibile il modulo “AI immagine”. Questo è incluso nel pacchetto di licenza uniVision.

Il pacchetto di licenza uniVison AI comprende l’abilitazione dei seguenti moduli:

Modulo “AI immagine” (per modelli AI dell’AI Lab)
Modulo “ONNX immagine” (per modelli IA in formato ONNX)

La licenza uniVision AI è disponibile come segue:

Per Smart Camera della serie B60 Licenza DNNL031
Per i controller Machine Vision della serie MVC: Licenza DNNL032
Le varianti degli apparecchi della serie B60A o MVCA contengono la licenza di serie

Perché la fiducia si basa sulla sicurezza: noi proteggiamo i tuoi dati!

L’AI Lab utilizza esclusivamente server europei. I backup automatici nel cloud garantiscono il backup regolare dei dati. Crea restrizioni di accesso flessibili per le tue immagini.
Scegli un piano a pagamento e mantieni il pieno controllo dei tuoi dati!

Due vie, un unico obiettivo: Esecuzione dei modelli di IA sull'hardware wenglor

Con il pacchetto di licenze uniVision AI, i modelli di IA possono essere eseguiti sia direttamente dall’AI Lab che in formato ONNX direttamente sui dispositivi wenglor, per la massima flessibilità nello sviluppo dei modelli di IA.
Con uniVision AI, i tuoi modelli di IA vengono integrati senza soluzione di continuità in uniVision. La formazione può avvenire end-to-end al AI Lab o nella tua toolchain con framework di apprendimento automatico comuni come PyTorch o TensorFlow.

Formazione modelli di IA su AI Lab: Modulo “AI immagine”

Ideale per chi desidera utilizzare l’intero flusso di lavoro di IA da un’unica fonte.

Addestramento del modello	Basato sul cloud in AI Lab
Flusso di dati	Trasmissione delle immagini da uniVision al AI Lab tramite weHub
Trasparenza	Heatmaps e valutazioni per la massima tracciabilità
Ingresso	Interfaccia utente intuitiva – ideale per progetti strutturati senza una propria toolchain di machine learning

Modelli di IA addestrati esternamente in formato ONNX: Modulo “ONNX immagine”

Perfetto per chiunque stia già esercitandosi con i modelli di IA open source.

Addestramento del modello	Locale o esterno nella propria toolchain (ad es. PyTorch, Tensorflow)
Interfaccia	Importazione di modelli di IA in formato ONNX (tramite Github)
Trasparenza	Supporto di heatmap (a seconda del modello di IA)
Integrazione	Esecuzione diretta in uniVision – compatibilità e conversione secondo la documentazione

Potente hardware per l’esecuzione ottimale dei modelli di IA

I modelli di IA addestrati nell’AI Lab sono perfettamente compatibili con l’hardware wenglor. Nelle Smart Camera della serie B60, l’adattamento dei modelli di IA all’unità di elaborazione neurale (NPU) ne garantisce l'esecuzione efficiente e rapida. Il processore multicore e l’accelerazione Intel® OpenVINO™ dei controller Machine Vision della serie MVC sono ideali per l’esecuzione parallela di più modelli di IA e per l’impiego di diverse istanze di processo in applicazioni complesse.

Smart Camera B60

Ulteriori informazioni

Camere Machine Vision con controller Machine Vision