ThunderVision

ThunderVision

È Il nostro SISTEMA di VISIONE che utilizza l’Intelligenza Artificiale

Grazie a ThunderVision, il nostro sistema di visione 2D, siamo in grado di elaborare molteplici casistiche differenti.

L’orientamento, la posizione e la tipologia del particolare vengono riconosciuti automaticamente dalla rete neurale da noi implementata.

Tramite comunicazione TCP ThunderVision riesce a gestire qualsiasi automazione.

Flessibilità:

Con un unico sistema di visione 2D siamo in grado di elaborare molteplici casistiche differenti.

L’orientamento e la posizione del particolare vengono riconosciuti automaticamente dalla rete. Questo permette di ricevere in output le informazioni necessarie per avviare qualsiasi automazione.

Il sistema di visione permette di raggiungere una velocità di inferenza di 50 ms per frame, utilizzando una struttura complessa come una MASK_RCNN.

Costi:

Grazie alla flessibilità del sistema di visione, siamo in grado di adattarci ad innumerevoli casistiche, garantendo un importante risparmio economico a lungo termine.

Sfruttando l’engine del Sistema di Visione è possibile comandare l’intera automazione riducendo drasticamente costi aggiuntivi di componenti

hardware e relativa programmazione.

Grazie alle reti neurali possiamo risolvere un problema complesso come se fosse risolto da una mente umana, quindi eliminare gli schemi standard a cui siamo abituati. Quali sfide deve superare l’algoritmo:
  • Deve essere in grado di rilevare oggetti di diverso colore, taglia, forma ed ogni variazione. Deve funzionare anche quando è visibile solo una certa porzione e non l’intero oggetto.
  • Deve essere sensibile alla presenza di più di un oggetto nell’immagine e, cosa più importante, deve essere spazialmente invariante – non deve aspettarsi che l’oggetto si trovi in una certa parte dell’immagine
Questo grazie alle reti neurali diventa realizzabile.

Applicazioni

Grazie all’integrazione delle reti neurali all’interno del software,  è possibile delegare alla rete compiti non eseguibili da una programmazione tradizionale.

Ad esempio: potremmo predire quale sarà l’esito di un’offerta commerciale sulla base dell’archivio storico dei preventivi, oppure chiedere alla rete consigli sul miglior sconto da applicare alla vendita, per aumentare le probabilità di successo.

Qualche nozione sui Sistemi di Visione e le Reti Neurali

Reti Neurali

Una rete neurale artificiale (ANN “Artificial Neural Network” in inglese), normalmente chiamata solo “rete neurale” (NN “Neural Network” in inglese), è un modello matematico/informatico di calcolo basato sulle reti neurali biologiche. Tale modello è costituito da un gruppo di interconnessioni di informazioni costituite da neuroni artificiali e processi che utilizzano un approccio di connessionismo di calcolo. Nella maggior parte dei casi una rete neurale artificiale è un sistema adattivo che cambia la propria struttura in base a informazioni esterne o interne che scorrono attraverso la rete stessa durante la fase di apprendimento.

In termini pratici le reti neurali sono strutture non-lineari di dati statistici organizzate come strumenti di modellazione. Esse possono essere utilizzate per simulare relazioni complesse tra ingressi e uscite che altre funzioni analitiche non riescono a rappresentare.

Una rete neurale artificiale riceve segnali esterni su uno strato di nodi (unità di elaborazione) d’ingresso, ciascuno dei quali è collegato con numerosi nodi interni, organizzati in più livelli. Ogni nodo elabora i segnali ricevuti e trasmette il risultato a nodi successivi. (wikipedia.org)

In QCSNET SRL utilizziamo le reti neurali in due settori principali: i software ERP e la Visione Artificiale.

Di cosa hai bisogno?

L’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale in ambito professionale può avere le più svariate applicazioni.
L’unico vero limite è l’immaginazione!

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