Il Controllo Qualità Industriale nell’Era dell’AI
L’intelligenza artificiale sta trasformando il controllo qualità industriale, automatizzando le regole e imparando a vedere l’imprevedibile, portando l’ispezione visiva a un nuovo livello di efficienza e precisione.
Dalle soluzioni di machine vision basate su algoritmi deterministici fino all’integrazione del deep learning, il settore ha vissuto un’evoluzione significativa. In questo talk analizzeremo come queste due metodologie possano coesistere e integrarsi per ottenere il massimo delle performance.
Attraverso casi studio reali, esploreremo i vantaggi, le sfide, per applicare il deep learning nel controllo qualità, confrontandolo con la computer vision classica. Discuteremo come queste tecnologie vengano implementate in produzione, condividendo esperienze pratiche e soluzioni adottate per garantire risultati affidabili.
Se vuoi scoprire se l’AI è “magia” patinata o realtà concreta nel controllo qualità industriale, non mancare!
I relatori
Rudy Melli, ingegnere informatico specializzato in computer vision, dopo la laurea entra nel gruppo di ricerca AImageLab dell’Università di Modena e Reggio Emilia. Nel 2006 co-fonda lo spin-off universitario Vision-e, dedicato alla progettazione e sviluppo di soluzioni di visione artificiale per l’automazione industriale, di cui è il CEO. E’ esperto di sistemi di machine vision e nella risoluzione di problemi complessi e collabora in progetti di ricerca e sviluppo in questo ambito
Tondelli Eric, ingegnere Meccatronico. Dopo la laurea nel 2016 segue un master di secondo livello in meccatronica e management. Da li inizia a lavorare come Machine Learning Engineer in Loccioni impresa specializzata in automazione industriale. Li apprende sul campo l’utilizzo della visione artificiale e lo sviluppo di sistemi di reti neurali per riconoscimento oggetti, anomaly detection, segmentazione. Lavora ad un prodotto che coinvolge l’intelligenza artificiale per insegnare ai cobot come fare grasping di oggetti mai visti in precedenza. Nel 2019 inizia la collaborazione in Vision-e per sviluppare sistemi di visione per l’automazione industriale.