Rilevamento difetti
Individuare anomalie, mancanze, deformazioni o caratteristiche non conformi in immagini di produzione.
Computer Vision per controllo qualità
Trasformare un controllo visivo in un processo misurabile.
Progetto sistemi di Computer Vision per rilevare difetti, classificare oggetti, segmentare aree e analizzare immagini o video quando il controllo manuale è lento, variabile o difficile da scalare.
Applicazioni
Detection, segmentazione e classificazione sono mezzi. Il risultato è il processo.
Classificazione
Assegnare categorie, stati o livelli di qualità in modo coerente e ripetibile.
Segmentazione
Misurare aree, contorni e regioni per analisi più precise rispetto a una semplice presenza/assenza.
Dati
Il collo di bottiglia spesso non è il modello. Sono i dati e la definizione del difetto.
Prima di addestrare serve capire variabilità delle immagini, qualità delle annotazioni, distribuzione dei casi e cosa significa davvero “corretto” nel processo.
Dataset
Campioni rappresentativi, casi limite, annotazioni coerenti e una separazione corretta tra training, validation e test.
Metriche operative
Precision e recall vanno tradotte nel costo reale di errori, scarti, rilavorazioni e controlli manuali residui.
Deploy
Edge o cloud in base a latenza, connettività, privacy, hardware disponibile e throughput richiesto.
Monitoraggio
Performance, drift e nuovi casi vanno osservati per capire quando servono nuove immagini o retraining.
Metodo
Prima dimostriamo che il segnale esiste. Poi costruiamo il sistema.
Campioni
Raccolta e revisione delle immagini reali.
Baseline
Test rapido per capire se il problema è apprendibile.
Validazione
Metriche tecniche confrontate con il costo operativo.
Deploy
Integrazione nella linea, applicazione o workflow.
Valutazione tecnica
Hai già immagini di difetti, prodotti o controlli manuali?
È sufficiente un campione iniziale per capire quali domande fare e se ha senso avviare una validazione tecnica.
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