Object Detection
La sezione di Object Detection (Riconoscimento Oggetti) si occupa dell'analisi di immagini allo scopo di riconoscere in esse oggetti d'interesse. Per fare ciò viene utilizzato un modello di intelligenza artificiale il quale deve essere allenato a riconoscere i vari elementi.
Che cos'è l'Object Detection?
L'Object Detection è una tecnologia di intelligenza artificiale che permette ai computer di identificare e localizzare oggetti specifici in un'immagine o in un video. Questi oggetti possono essere di qualsiasi tipo, come persone, animali, automobili, oggetti domestici, ecc. Nell'ambito industriale, questo strumento viene utilizzato per migliorare l'automazione dei processi di produzione, la sicurezza e la qualità del prodotto. Alcuni esempi di utilizzo sono riportati di seguito:
Controllo di Qualità: l'Object Detection può essere utilizzata per ispezionare prodotti in linea di produzione e rilevare difetti o anomalie. Ad esempio, può essere utilizzata per identificare graffi, crepe, macchie o altre imperfezioni su oggetti come automobili, elettronica, prodotti alimentari, ecc.
Tracciamento e Classificazione: nell'industria, è spesso necessario monitorare il movimento e la posizione degli oggetti. L'Object Detection può essere utilizzata per tracciare e classificare oggetti in tempo reale, ad esempio, per tenere traccia del flusso di prodotti su una catena di montaggio o per gestire la logistica di un magazzino.
Sicurezza: l'Object Detection può contribuire a migliorare la sicurezza sul luogo di lavoro identificando la presenza di persone o oggetti pericolosi in zone restritte. Ad esempio, può essere utilizzata per rilevare il posizionamento improprio di attrezzature.
Logistica e Imballaggio: nell'ambito della logistica e dell'imballaggio, l'Object Detection può essere utilizzata per rilevare e posizionare correttamente gli oggetti su nastri trasportatori, pallet o veicoli di trasporto, migliorando l'efficienza e riducendo gli errori.
Monitoraggio di Attrezzature: l'object detection può essere applicata per il monitoraggio e la manutenzione predittiva di attrezzature industriali. Si possono identificare segni di usura o danneggiamenti su macchinari, prevenendo guasti imprevisti.
Come viene effettuata l'Object Detection?
L'Object Detection viene effettuata attraverso l'uso di modelli di deep learning, in particolare reti neurali convoluzionali (CNN). Ecco una panoramica del processo:
Preparazione dei Dati: prima di iniziare, è necessario raccogliere un ampio set di dati contenente immagini o video con oggetti di interesse etichettati. Queste etichette indicano la presenza e la posizione degli oggetti nell'immagine.
Training del Modello: un modello di Object Detection viene addestrato su questo set di dati. Durante il training, il modello impara a riconoscere pattern e caratteristiche distintive degli oggetti, così da poterli identificare e localizzare.
Inferenza: una volta addestrato, il modello può essere utilizzato per eseguire l'Object Detection su nuove immagini o video. Il modello analizza l'input e restituisce le posizioni e le classi degli oggetti rilevati.
Cosa si intende per allenamento di un modello e come viene effettuato?
Il training di un modello di Object Detection è il processo mediante il quale il modello impara a riconoscere gli oggetti di interesse. Durante l'allenamento (training), il modello regola i suoi parametri interni in modo da minimizzare l'errore tra le sue previsioni e le etichette fornite nei dati di addestramento.
Un elemento fondamentale per l'allenamento è l'utilizzo di un buon training set, ovvero un insieme di immagini o video con oggetti etichettati a mano dall'utente. Ogni etichetta o tag indica la classe dell'oggetto e la sua posizione nell'immagine. Il modello impara dai dati di questo set per essere in grado di riconoscere gli oggetti nelle nuove immagini. Un training set rappresentativo e di alta qualità è quindi essenziale per ottenere buoni risultati in termini di precisione nel riconoscimento.
Le sezioni che compongono il modulo di Rilevamento Oggetti permettono sia di visualizzare le immagini contenenti gli elementi d'interesse evidenziati, sia di allenare il modello con i parametri desiderati.
