L’apprendimento profondo ha ampliato i confini dell’elaborazione digitale delle immagini, aprendo nuove possibilità per la computer vision. Tuttavia, le tecniche tradizionali, sviluppate prima dell’implementazione delle reti neurali convoluzionali (CNN), continuano a essere rilevanti e complementari. In questo articolo esploreremo i vantaggi e i limiti di ciascun approccio, evidenziando l’importanza delle tecniche classiche e il potenziale delle loro combinazioni con le reti neurali profonde. Analizzeremo inoltre metodologie ibride che ottimizzano le prestazioni complessive, affrontando problemi dove l’apprendimento automatico avanzato risulta meno efficace, come nella visione panoramica e tridimensionale, settori ancora in fase di perfezionamento per questa tecnologia.
Flusso di lavoro della computer vision tradizionale versus flusso di lavoro del deep learning
Che cos’è il deep learning?
Per comprendere questa tecnologia è utile distinguere tra analisi descrittiva e predittiva.
L’analisi descrittiva definisce un modello matematico che descrive un fenomeno, raccogliendo dati, formulando ipotesi e verificandole confrontando i risultati. Tuttavia, questo approccio può trascurare variabili cruciali, soprattutto in fenomeni complessi.
L’analisi predittiva al contrario, mira a costruire modelli che minimizzino l’errore tra i risultati previsti e quelli effettivi, tenendo conto di molteplici variabili. Diversamente dalla programmazione tradizionale, l’apprendimento automatico utilizza un approccio di addestramento: il sistema apprende direttamente dai dati (input con output noti) per fare previsioni su nuovi dati.
Il deep learning cos’è? E’ un sottoinsieme dell’apprendimento automatico e sfrutta le reti neurali artificiali, simili a una rete di neuroni del cervello umano. Grazie ai modelli di deep learning, i dispositivi visione avanzati eseguono compiti complessi come l’identificazione automatica dei difetti in applicazioni industriali, garantendo efficienza e precisione.
L’evoluzione della visione artificiale con l’implementazione delle CNN
Il deep learning si è affermato come una tecnologia fondamentale nell’elaborazione delle immagini digitali, risolvendo con successo sfide complesse come classificazione, segmentazione e rilevamento di immagini. Grazie all’uso di reti neurali convoluzionali (CNN) e alla disponibilità di grandi dataset e risorse di calcolo, questa tecnologia ha superato i limiti della visione computazionale, raggiungendo livelli di precisione molto elevati in compiti come la classificazione.
Tale rivoluzione ha inevitabilmente sollevato domande importanti: il deep learning sta rendendo obsolete le tecniche tradizionali di computer vision? È ancora utile conoscerle? La risposta non è univoca. Esistono casi in cui le tecniche classiche, basate su caratteristiche specifiche, forniscono ancora la soluzione migliore. Per affrontare un panorama diversificato, noi di Visionlink proponiamo soluzioni che sfruttano la potenza dell’apprendimento profondo per compiti di analisi complessi, affiancate da tecniche tradizionali di visione artificiali dove l’efficienza operativa e la rapidità di calcolo sono prioritarie.
Un confronto tra deep learning e visione tradizionale
| Caratteristica | Deep Learning | Machine Vision tradizionale |
| Approccio | Apprendimento dai dati tramite reti neurali profonde | Algoritmi predefiniti basati su descrittori manuali |
| Precisione | Elevata, soprattutto in applicazioni complesse | Elevata nei compiti specifici e ben definiti |
| Richiesta di dati | Necessita di dataset ampi e variati | Funziona con un numero limitato di dati |
| Efficienza | Più lenta, richiede hardware potente | Rapido e ottimizzato per hardware con risorse limitate |
| Applicazioni | Rilevamento difetti, segmentazione, classificazione | Controllo, allineamento immagini, visione 3D |
| Flessibilità | Adattabile a nuovi contesti tramite riaddestramento | Più rigido, progettato per compiti specifici |
| Interpretabilità | Complessa, difficile da analizzare | Alta, facile da comprendere e modificare |
Vantaggi e limiti del deep learning nei sistemi di visione
I rapidi progressi dell’apprendimento profondo, insieme ai miglioramenti nella potenza di calcolo, nella capacità di memoria e nella risoluzione dei sensori, hanno reso le applicazioni di visione computazionale sempre più accessibili e performanti. Rispetto agli approcci tradizionali, le reti neurali profonde offrono vantaggi significativi, come una maggiore precisione in attività quali classificazione, segmentazione semantica, rilevamento degli oggetti e mappatura simultanea.
Un esempio pratico è dato dai nostri scanner di visione artificiale basati su deep learning, progettati per rilevare automaticamente difetti e variazioni con una precisione superiore rispetto agli approcci tradizionali. Ideali per l’ispezione di qualità nelle linee di produzione, questi sistemi sfruttano al massimo l’autoapprendimento per adattarsi a diverse tipologie di difetti e requisiti di qualità.
Le reti neurali convoluzionali rilevano caratteristiche spaziali delle immagini tramite una catena di filtri addestrata a riconoscere specifici pattern. Questo approccio rende il deep learning particolarmente adatto ai compiti complessi di visione artificiale. Tuttavia, non è sempre la soluzione ideale, e in alcuni contesti le tecniche tradizionali restano preferibili.
La nostra scelta: lettore di codici FS42 di Zebra
Il lettore di codici Zebra FS42 con OCR basato su deep learning offre prestazioni elevate grazie alla velocità di acquisizione fino a 60 fps, incrementando del 30% l’efficienza del processo di decodifica. Dotato di un sensore monocromatico CMOS Global Shutter con risoluzione di 1920 x 1200 pixel (2,3 MP), il FS42 garantisce acquisizioni rapide e precise. Le porte di interfaccia dual Ethernet M12, GPIO/RS-232 M12 e USB 3.0, insieme al grado di protezione IP65 e IP67, lo rendono ideale per applicazioni in ambienti industriali esigenti.
Vantaggi delle tecniche tradizionali di visione artificiale
Le tecniche tradizionali di visione artificiale, basate ad esempio su librerie AIL standard, hanno dimostrato grande efficacia in compiti specifici grazie alla loro efficienza e semplicità. Questi approcci utilizzano descrittori di caratteristiche e spesso vengono combinati con algoritmi di classificazione per ottenere risultati robusti senza un addestramento intensivo.
A differenza del deep learning, le tecniche tradizionali non richiedono set di dati estesi e funzionano bene su immagini diverse da quelle su cui sono state progettate. Per compiti come l’allineamento delle immagini e la ricostruzione 3D, gli algoritmi tradizionali sono più che sufficienti.
Un altro vantaggio delle tecniche classiche è la loro trasparenza: i parametri sono accessibili e modificabili, consentendo un controllo diretto e adattabile. Questo aspetto rende le tecniche tradizionali ideali per contesti in cui la semplicità e la prevedibilità sono più importanti della precisione elevata. Inoltre, sono spesso la scelta ideale per hardware limitato, come microcontrollori, o per ottimizzare i dati di addestramento nell’apprendimento avanzato.
Vantaggi di un approccio ibrido: deep learning e tecniche tradizionali
L’integrazione dei due approcci consente di ottimizzare risorse e prestazioni, sfruttando i punti di forza di entrambe le tecnologie. Un esempio pratico si trova nelle linee di produzione per il packaging. Ad esempio, l’object detection è brillantemente gestita dal deep learning, particolarmente adatta a confezioni con imballaggi dinamici o complessi, mentre la fase di etichettatura robotizzata viene eseguita con sistemi tradizionali, più rapidi e semplici da implementare. Un altro caso applicativo è il food sorting: le reti CNN classificano accuratamente il tipo di frutta, come mele, pere o banane, mentre gli algoritmi tradizionali gestiscono le fasi successive, come l’allineamento o lo smistamento.
Come affrontare le sfide della visione computazionale con approcci integrati
Dopo aver confrontato le caratteristiche dei due metodi di visione, emerge che entrambe le tecnologie hanno punti di forza e limiti distinti. Tuttavia, in un panorama industriale sempre più complesso, la chiave per superare le sfide sta nell’integrazione strategica di queste due tecnologie. Questa combinazione permette di sfruttare i vantaggi di entrambe, superando i limiti specifici attraverso approcci ibridi e soluzioni innovative.
1) Limitazioni del deep learning
Questa tecnologia necessita di risorse elevate per l’addestramento, hardware dedicato e grandi dataset per prestazioni ottimali, e può risultare poco pratico in contesti con risorse limitate. Inoltre, i modelli di apprendimento profondo learning sono difficili da interpretare e possono generalizzare grossolanamente su dati nuovi. Tecniche come l’apprendimento per trasferimento e la pre-elaborazione dei dati con metodi tradizionali (es. aumento dei dati) aiutano a ridurre questi limiti.
2) Sfruttare l’edge computing
L’edge computing consente di eseguire inferenze in locale, riducendo latenza, costi e consumo di banda, e preservando la privacy. Tra i dispositivi che sfruttano l’edge computing, le nostre smart camera con capacità di deep learning rappresentano una soluzione avanzata: eseguono analisi direttamente sul campo, garantendo l’accuratezza e riducendo al minimo la necessità di trasmissione di dati.
Inoltre, l’utilizzo di PC industriali e vision controller amplifica le potenzialità dei sistemi di visione. Grazie alla compatibilità con i software Zebra e i loro algoritmi basati su DL (link no follow ), è possibile effettuare analisi avanzate in tempo reale direttamente sulle linee di produzione, aumentando l’efficienza e mantenendo i dati in locale. Questa combinazione di hardware e software rappresenta una soluzione ideale per le aziende che richiedono velocità e sicurezza nelle operazioni di visione artificiale.
3) Problemi non adatti all’apprendimento profondo
Il deep learning eccelle nella classificazione, ma alcune applicazioni come robotica, realtà aumentata e modellazione 3D richiedono trasparenza e controllo, rendendo le tecniche tradizionali preferibili in contesti complessi e poco standardizzati.
L’integrazione di approcci di visione tradizionale e deep learning in sistemi ibridi offre vantaggi significativi, ottimizzando risorse e migliorando le prestazioni. Questo approccio sfrutta il meglio di entrambe le tecnologie, dimostrando che le soluzioni classiche della computer vision restano fondamentali in un mondo sempre più guidato dai dati.
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