by Eric Tondelli
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L’Anomaly Detection permette di identificare ciò che non è conforme alla norma basandosi su ciò che è stato osservato.
Immagina di osservare una sequenza di dieci immagini di cani, seguita da una di un gatto, e poi ancora dieci di cani.
Anche senza conoscere tutte le razze di cani, noteresti che l’immagine del gatto è un’anomalia. Questo è il concetto fondamentale dietro l’anomaly detection.
Vediamo come applicare questa tecnologia nel controllo qualità dei prodotti industriali.
Indice dei contenuti
Il controllo qualità tradizionale
Immagina di avere una linea di produzione dove, per mantenere alti i livelli di qualità dei prodotti, alla fine del processo c’è un team di operatori che ne controlla la qualità.
Questo team ha seguito un training per riconoscere quando un prodotto è conforme o difettoso.
Durante il training, sono state mostrate varie tipologie di difetti che possono presentarsi.
In questo modo, il personale acquisisce le competenze necessarie per individuare i prodotti difettosi e scartarli prima che vengano inviati al cliente finale.
Se però confrontiamo il controllo qualità tradizionale con il controllo qualità svolto tramite Anomaly Detection, è facile intuire come quest’ultimo permette di superare con facilità i limiti derivanti dal lavoro svolto da operatori umani.
I vantaggi dei sistemi di visione artificiale
Adottare sistemi di anomaly detection offre numerosi vantaggi rispetto ai metodi tradizionali di controllo qualità. Vediamoli nel dettaglio:
Scalabilità
- Incremento del Volume di Controllo: Un sistema di anomaly detection può essere scalato facilmente per gestire volumi di produzione maggiori, senza la necessità di aumentare il numero di operatori.
- Automazione Completa: L’automazione del processo di controllo permette di mantenere un livello di qualità costante anche con un aumento della produzione.
Efficienza e precisione
- Riduzione degli Errori: La precisione degli algoritmi riduce drasticamente il numero di falsi positivi e negativi, migliorando la qualità del controllo.
- Velocità di Analisi: I sistemi di visione artificiale possono analizzare i prodotti a una velocità molto superiore rispetto agli esseri umani, aumentando l’efficienza del processo produttivo.
Adattabilità
- Apprendimento Continuo: Gli algoritmi possono essere continuamente aggiornati con nuovi dati per migliorare la loro capacità di rilevamento delle anomalie.
- Flessibilità: I sistemi di anomaly detection possono essere adattati a diversi tipi di prodotti e settori, rendendoli estremamente versatili.
Determinismo
- Uniformità del Controllo: Gli algoritmi di anomaly detection operano in modo deterministico, garantendo che ogni prodotto venga valutato secondo gli stessi parametri.
- Eliminazione della Variabilità Umana: Contrariamente agli operatori umani, l’algoritmo non è soggetto a stanchezza o errori di concentrazione, assicurando una valutazione uniforme e costante.
Le nostre soluzioni basate sull’Anomaly Detection
Per un nostro cliente abbiamo realizzato una soluzione di Anomaly Detection utilizzando DeepInspector, la nostra libreria proprietaria di Intelligenza artificiale per controllo qualità in linee di produzione.
Il sistema doveva riconoscere in automatico diversi tipi di difetto su diverse grafiche.
Data la varietà di campioni e che i difetti potevano presentarsi in forme e dimensioni diverse abbiamo scelto la tecnologia di anomaly detection.
Il nostro algoritmo funziona in questo modo:
- Forniamo all’algoritmo solo dati di prodotto conforme
- L’algoritmo impara automaticamente a riconoscere le caratteristiche conformi
- Su qualsiasi tipologia di prodotto che non rispetta quelle caratteristiche l’algoritmo si accorge che c’è un’anomalia e lo segnala
- L’algoritmo fornisce indicazioni di quanto l’anomalia si discosta rispetto al prodotto conforme
- Indipendentemente dal tipo di anomalia presente, l’algoritmo lavora allo stesso modo
Conclusioni
Il grande vantaggio di avere un algoritmo di Anomaly Detection rispetto a soluzioni automatiche classiche è che non bisogna fornire tutte le possibili difettosità del prodotto.
L’algoritmo è capace di rilevare autonomamente la presenza di difetti mai visti in precedenza. In maniera del tutto simile ad una persona.
Rispetto ad un controllo manuale la differenza è che non ci saranno algoritmi più esperti o meno esperti, il suo output sarà uguale su ogni installazione e lavorerà sul 100% della produzione.
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