Sistemi di Visione e Reti Neurali

Sistemi di Visione e 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 l’intelligenza artificiale e le reti neurali in due settori principali: i software ERP e la Visione Artificiale.

ThunderVision

ThunderVision
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.

Il sistema di visione sviluppato da QCSNET ThunderVision è in grado di migliorare ed apprendere. E’ possibile addestrarlo, con differenti samples, per raggiungere l’obbiettivo desiderato. Anche con una rete neurale complessa, si riescono a raggiungere velocità di inferenza di 50 ms per frame, circa la metà del tempo che impieghiamo a battere le ciglia.

AI_qcsnet.pdf (44 download)

APPLICAZIONI

Pick-and-Place

Controllo Qualità

OCR

Software ERP

Grazie all’integrazione delle reti neurali all’interno del software Erp,  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.