AS3_2026

Aprile 2026 Automazione e Strumentazione Primo piano 18 DOSSIER to dei pedoni, si basano su reti neurali addestrate a interpretare rapidamente la scena stradale. Le automobili moderne utilizzano telecamere mul- tiple, spesso integrate con radar e lidar, per avere una rappresentazione tridimensionale dell’ambien- te e reagire in tempo reale a eventuali pericoli. La capacità di riconoscere oggetti dinamici come al- tri veicoli, ciclisti o animali richiede algoritmi in grado di analizzare non solo singole immagini ma sequenze temporali, permettendo al modello di prevedere traiettorie e comportamenti futuri. La visione automatica è fondamentale anche nella ge- stione del traffico, nelle infrastrutture intelligenti e nei sistemi di videosorveglianza urbana che per- mettono di monitorare flussi, prevenire incidenti e ottimizzare la mobilità. La verifica delle tecnologie di riconoscimento oggetti nei trasporti è particolar- mente rigorosa, poiché da essa dipende la sicurezza degli utenti della strada. Oltre ai test tradizionali, vengono impiegate simulazioni digitali che per- mettono di ricreare milioni di scenari impossibili da osservare interamente nel mondo reale. Queste simulazioni utilizzano ambienti virtuali basati su grafica fotorealistica e comportamenti realistici degli attori coinvolti, e consentono di valutare le prestazioni dei modelli in condizioni estreme, co- me visibilità molto ridotta, precipitazioni intense o situazioni anomale che raramente si verificano durante la raccolta dei dati reali. La combinazione di test sul campo, simulatori e verifiche statistiche consente di validare il comportamento del modello con livelli di affidabilità sempre più elevati. Il futuro è adesso Se ci si sposta dall’analisi tecnica a una visione più ampia, appare chiaro come la visione automatica stia trasformando in profondità sia i processi in- dustriali sia i sistemi di mobilità. Nel primo caso, l’automazione spinta consente di aumentare la pro- duttività, ridurre gli errori e migliorare la sicurezza sul lavoro, affidando alle macchine compiti ripeti- tivi o pericolosi. Nel secondo caso, la capacità dei sistemi intelligenti di percepire l’ambiente e reagire autonomamente costituisce la base per la costruzio- ne graduale di veicoli automatizzati e infrastrutture intelligenti. La prospettiva futura vede un’integra- zione crescente tra visione automatica, intelligen- za artificiale, robotica e sistemi di comunicazione avanzati, in un ecosistema in cui oggetti, veicoli e persone potranno condividere informazioni in tem- po reale, contribuendo a una maggiore efficienza e a una significativa riduzione dei rischi. mente detection e classificazione in un’unica archi- tettura, semplificando il flusso e riducendo i tempi di inferenza. Le tecniche di riconoscimento si so- no evolute anche verso modelli multimodali che combinano immagini e testo, capaci di descrivere scene complesse, identificare relazioni tra oggetti o rispondere a domande basate su contenuti visivi. Prodotti ‘cognitivi’ Le applicazioni industriali della visione automatica sono numerose e variegate. Nelle linee produttive, l’analisi automatica delle immagini è impiegata per il controllo qualità , il rilevamento dei difetti e il monitoraggio continuo dei processi . Le macchi- ne dotate di algoritmi di visione artificiale possono individuare imperfezioni invisibili all’occhio uma- no, misurare componenti con estrema precisione e garantire la conformità dei prodotti a standard molto stringenti. La manutenzione predittiva è un altro ambito di grande interesse: le telecamere installate sulle macchine, in combinazione con mo- delli di deep learning, monitorano lo stato dei mac- chinari e identificano segnali precoci di usura o guasti. La robotica collaborativa si avvale della vi- sione automatica per migliorare la sicurezza e l’in- terazione tra esseri umani e robot, consentendo alle macchine di riconoscere la presenza delle persone, interpretarne i movimenti e agire di conseguenza. Nel settore dei trasporti, la visione artificiale ha portato innovazioni decisive. I sistemi di assisten- za alla guida , come la frenata automatica d’emer- genza, il mantenimento della corsia o il rilevamen- Verifiche avanzate, anche con l’utilizzo di AI per i test, garantiscono sicurezza e affidabilità dei sistemi di visione artificiale, che stanno diventando una tecnologia chiave per l’automazione, di sistemi e infrastrutture