AES_001_26

Gennaio-Febbraio 2026 Automazione e Strumentazione Speciale 64 VISIONE, AI E ID tecnologie comporta un investimento iniziale che deve essere attentamente valutato in relazio- ne ai benefici attesi e al ritorno economico. Tecnologia in evoluzione Le prospettive future dell’identificazione indu- striale mediante visione automatica sono stret- tamente legate allo sviluppo di architetture pro- duttive interconnesse e dei paradigmi di fabbrica intelligente. L’aumento della potenza di calcolo disponibile direttamente a bordo delle teleca- mere, grazie a dispositivi embedded sempre più performanti, sta rendendo possibile l’elabora- zione delle immagini in modo decentralizzato. Questo approccio riduce le latenze e aumenta l’autonomia dei sistemi di identificazione. Allo stesso tempo, la combinazione della visione ar- tificiale con altre tecnologie, come l’intelligenza artificiale, la sensoristica avanzata e la connet- tività industriale, ha aperto la strada a soluzioni sempre più intelligenti e adattive. Inoltre, nell’ambito specifico dei sistemi per l’automazione industriale, praticamente tutti i principali produttori di sistemi di visone hanno già integrato nelle loro soluzioni degli algoritmi di intelligenza artificiale e molti dei marchi più conosciuti sono stati dei precursori delle tecno- logie AI, proponendole da prima che il grande pubblico si interessasse delle applicazioni delle di reti neurali artificiali. Questi produttori hanno integrato sempre più l’AI nei loro sistemi per ri- spondere alla crescente richiesta di ispezioni più intelligenti, flessibili e autonome. Radiofrequenza per l’ID Nell’industria, l’uso dei sistemi RFID risulta più conveniente rispetto alla visione artificiale quan- do il requisito principale è l’identificazione rapi- da degli oggetti indipendentemente dalle condi- zioni visive e dall’orientamento. La scelta tra le due tecnologie, RFID e Visione, non è alternati- va in senso assoluto, ma dipende fortemente dal contesto applicativo, dall’ambiente e dal tipo di informazione richiesta. L’RFID è particolarmente vantaggioso quando è necessario identificare oggetti non direttamente visibili. A differenza della visione artificiale, che richiede una linea di vista libera tra telecamera e oggetto, i tag RFID possono essere letti anche se coperti da imballaggi, contenitori, polvere o sporco. Questo rende l’RFID ideale in ambiti co- me la logistica, i magazzini automatici, i centri Confronto con i metodi tradizionali Rispetto ai metodi tradizionali di identificazio- ne, come l’ispezione manuale o l’uso di sensori non ottici, la visione automatica offre numerosi vantaggi. La velocità di acquisizione e di ela- borazione delle immagini consente di operare su linee ad alta cadenza senza rallentamenti. La ripetibilità delle misure elimina la variabilità in- trodotta dall’operatore umano, garantendo risul- tati coerenti nel tempo. Inoltre, la natura non a contatto della tecnologia riduce l’usura dei com- ponenti e permette di identificare oggetti anche quando non è possibile un accesso fisico diretto. Questi aspetti rendono la visione automatica par- ticolarmente adatta a contesti in cui precisione e affidabilità sono requisiti imprescindibili. Naturalmente, oltre ai molti benefici, l’ID indu- striale tramite visione automatica presenta anche alcune criticità. La progettazione del sistema ri- chiede una profonda conoscenza dell’applicazio- ne specifica, poiché fattori come illuminazione, velocità di movimento e variabilità del prodotto possono influenzare in modo significativo le prestazioni. Anche la gestione dei dati, soprattut- to nei sistemi basati su apprendimento automati- co, pone questioni legate alla qualità dei dataset di addestramento e alla manutenzione dei mo- delli nel tempo. Inoltre, l’introduzione di queste Le tecnologie di radiofrequenza e di visione possono essere integrate, sfruttando l’RFID per l’identità e la tracciabilità e la visione artificiale per il controllo e la verifica