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Automazione e Strumentazione Settembre 2025 Speciale 77 AUTO ID E VISIONE Sensori intelligenti I sensori intelligenti si distinguono per la loro ca- pacità di integrare funzionalità computazionali direttamente nel dispositivo. A differenza dei sen- sori tradizionali, che si limitano a convertire una grandezza fisica in un segnale elettrico, i sensori intelligenti sono dotati di microcontrollori o pro- cessori digitali che permettono di eseguire opera- zioni complesse come la calibrazione automatica, il filtraggio del rumore, la compensazione ter- mica, l’analisi predittiva e la comunicazione con altri dispositivi o sistemi di supervisione. Questa intelligenza distribuita consente di decentraliz- zare l’elaborazione dei dati, riducendo la latenza e migliorando la reattività del sistema. In un am- biente industriale, ciò si traduce nella possibilità di rilevare in tempo reale variazioni critiche nei parametri di processo, come vibrazioni anomale, derive di temperatura o fluttuazioni di pressione, e di reagire immediatamente per evitare guasti o difetti di produzione. Un esempio emblematico dell’impiego di senso- ri intelligenti si trova nelle linee di assemblaggio automatizzate, dove sensori di posizione e mo- vimento, spesso basati su tecnologie ottiche o magnetiche, monitorano con estrema precisione la posizione e la velocità dei componenti in mo- vimento. Questi sensori, grazie alla loro capacità di autodiagnosi e adattamento, sono in grado di mantenere prestazioni elevate anche in presenza di disturbi ambientali, come vibrazioni meccani- che, variazioni di luminosità o interferenze elet- tromagnetiche. Inoltre, la possibilità di comuni- care attraverso protocolli standardizzati consente una facile integrazione con i sistemi di controllo distribuiti, facilitando la manutenzione e l’aggior- namento delle linee produttive. Visione artificiale Parallelamente, la visione artificiale ha assunto un ruolo sempre più centrale nell’automazione indu- striale. Le telecamere industriali moderne non so- no più semplici dispositivi di acquisizione imma- gini, ma veri e propri sistemi embedded dotati di capacità di elaborazione avanzata. Grazie all’in- tegrazione di processori dedicati, come FPGA, GPU o SoC, queste telecamere possono eseguire algoritmi di visione direttamente a bordo, senza la necessità di inviare le immagini a un server cen- trale. Questo approccio edge consente di ridurre drasticamente i tempi di elaborazione, migliora- re la scalabilità del sistema e garantire una mag- giore robustezza operativa. Le applicazioni della visione artificiale sono estremamente variegate e coprono praticamente ogni settore industriale. Nell’industria alimentare, per esempio, le teleca- mere intelligenti vengono utilizzate per verificare la corretta etichettatura dei prodotti, rilevare di- fetti visivi, controllare la presenza di corpi estra- nei o monitorare la qualità estetica degli alimenti. In ambito automobilistico, la visione artificiale consente di ispezionare saldature, misurare tolle- ranze dimensionali, verificare l’assemblaggio cor- retto dei componenti e guidare i robot durante le operazioni di montaggio. Anche nel settore farmaceutico, la visione gioca un ruolo cruciale nel controllo qualità, nella veri- fica della conformità dei contenitori e nella lettura automatica dei codici identificativi. Infatti, nelle linee di confezionamento del farmaceutico, le te- lecamere intelligenti possono ispezionare i blister a velocità elevate, rilevando compresse mancanti, rotte o fuori posizione, scartando automaticamen- te i prodotti non conformi. Nella manifattura di prodotti elettronici è sem- pre più diffuso il controllo qualità con AI, che si sposa molto bene con la visione automatica e gli hardware dotati di GPU. Nelle fabbriche di com- ponenti elettronici, i sistemi di visione con deep learning rilevano micro-difetti nelle saldature. Le Nelle fabbriche di componenti elettronici, i sistemi di visione con deep learning hanno incrementato le prestazioni del controllo qualità