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Automazione e Strumentazione Gennaio-Febbraio 2026 Speciale 63 VISIONE, AI E ID componenti non sulla base di regole rigide, ma attraverso l’analisi statistica di grandi quantità di immagini di esempio. Nell’identificazione indu- striale ciò si traduce nella capacità di distinguere varianti di prodotto, riconoscere pezzi corretti o difettosi e identificare componenti anche in pre- senza di variazioni naturali del processo produt- tivo. Il risultato è una maggiore flessibilità del sistema, che può essere adattato rapidamente a nuovi prodotti o configurazioni senza interventi complessi di programmazione. Integrazione nei processi industriali Un aspetto fondamentale della tecnologia di ID tramite visione automatica è la sua integrazione con gli altri sistemi di fabbrica. Le informazioni estratte dalle immagini vengono infatti trasmes- se a controllori logici programmabili, sistemi di supervisione o piattaforme informatiche di livello superiore, come i sistemi MES o ERP . In questo modo l’identificazione visiva diventa parte integrante del flusso informativo azien- dale, permettendo di associare a ogni singolo prodotto dati di produzione, controlli di qualità e informazioni logistiche. Questa integrazione consente di realizzare processi di tracciabilità end-to-end, riducendo gli errori e migliorando la capacità di analisi e ottimizzazione dell’inte- ro ciclo produttivo. In termini economici, un rapporto di Mordor Intelligence prevede che il mercato dei sistemi di visione artificiale crescerà da 13,95 miliardi di dollari del 2025 a 14,95 miliardi di dollari nel 2026, raggiungendo i 21,15 miliardi entro il 2031 con un tasso annuo di crescita composto (CAGR) del 7,18% nel periodo 2026-2031. Dal punto di vista del principio di funziona- mento, alla base dell’identificazione industriale tramite visione automatica vi è il principio se- condo cui un’immagine digitale può essere tra- sformata in dati strutturati attraverso algoritmi matematici. Il sistema inizia con l’acquisizione dell’immagine, che avviene grazie a telecamere industriali progettate per lavorare in ambienti gravosi, con vibrazioni, polvere o variazioni di temperatura. L’ illuminazione riveste un ruolo cruciale, poiché la qualità dell’immagine dipen- de in larga misura dalla capacità di evidenziare le caratteristiche visive rilevanti dell’oggetto da identificare. Una volta acquisita l’immagine, il software di visione applica una serie di opera- zioni di preelaborazione, come il filtraggio del rumore o il miglioramento del contrasto, per ren- dere più robusta l’analisi successiva. Tecniche di identificazione visiva L’identificazione industriale può basarsi su di- verse tecniche, che variano in funzione dell’ap- plicazione. Una delle più diffuse è la lettura di codici ottici, come codici a barre lineari, codici bidimensionali data-matrix o QR code, ampia- mente utilizzati per la tracciabilità dei prodotti lungo la filiera. In questo caso la visione auto- matica non si limita a rilevare la presenza del codice, ma ne decodifica il contenuto anche quando il simbolo è parzialmente danneggiato, stampato in modo imperfetto o acquisito con an- golazioni non ideali. Accanto ai codici, si stanno affermando sempre più sistemi di identificazio- ne basati sul riconoscimento delle caratteristiche intrinseche dell’oggetto, come forma, colore, texture o marcature dirette ottenute tramite inci- sione laser o micro-punzonatura. Riconoscimento e apprendimento Soprattutto negli ultimi anni, l’evoluzione della visione automatica è stata fortemente influen- zata dall’introduzione di tecniche di appren- dimento automatico e, in particolare, di reti neurali profonde . Questi approcci consentono di addestrare il sistema a riconoscere oggetti o Il riconoscimento di oggetti tramite visione consente di trasformare velocemente le immagini in informazioni affidabili e utilizzabili, migliorando la qualità, l’efficienza e la tracciabilità dei processi industriali