Studio e sviluppo di un sistema di visione artificiale per il riconoscimento del tondino d’acciaio e la sua interconnessione con le macchine automatiche

L’evoluzione dell’automazione industriale passa sempre più attraverso l’integrazione tra visione artificiale e intelligenza artificiale. In questo contesto si inserisce il progetto sviluppato presso Schnell S.p.A., volto alla realizzazione di un sistema di visione basato su tecniche di Deep Learning per il riconoscimento in tempo reale dei tondini d’acciaio prodotti da un impianto automatizzato. Il lavoro ha previsto l’addestramento di una rete neurale convoluzionale per l’individuazione dei principali punti di interesse dei tondini, come estremi, lati e angoli, e la successiva integrazione con un programma in Python capace di ricostruirne la forma bidimensionale. Combinando i dati visivi con le informazioni contenute nei file BVBS dei macchinari, è stato possibile validare la corrispondenza tra il modello teorico e il pezzo effettivamente prodotto. Il risultato è un prototipo di sistema intelligente che dimostra come le tecniche di Deep Learning possano contribuire a migliorare precisione, efficienza e autonomia nei moderni processi di lavorazione industriale.