IA per visione e misura
Deep learning progettato per le condizioni reali dei nostri clienti.
Progettiamo sistemi di deep learning per compiti di visione industriale — rilevamento, segmentazione, riconoscimento, confronto. I modelli sono addestrati per condizioni operative reali: illuminazione variabile, superfici riflettenti, occlusione parziale, basso contrasto e le specificità ottiche dell'imaging subacqueo.
Cosa facciamo
Identificazione e delimitazione a livello di pixel di oggetti, difetti, anomalie e regioni di interesse nell'imaging industriale.
Modelli addestrati a riconoscere differenze significative tra un'immagine osservata e un riferimento — andando oltre la semplice sottrazione pixel per pixel.
Pipeline di training e strategie di data augmentation progettate per condizioni reali: variazioni di illuminazione, riflessi, occlusione, basso contrasto, acqua torbida.
Dall'inferenza leggera on-device all'analisi ad alta risoluzione server-side, in base ai vincoli operativi e all'infrastruttura disponibile.
Metodo
Definire il compito visivo e cosa significhi successo, in modo quantitativo.
Selezionare i dati, aumentare per condizioni di campo, addestrare con metriche tracciabili.
Cross-validation, analisi degli errori, test di robustezza.
Pipeline di inferenza, monitoraggio, strategia di aggiornamento del modello.
Applicazioni tipiche
Controllo visivo automatizzato di parti e assemblaggi su linee di produzione.
Rilevamento di elementi inattesi o non conformità in contesti visivi complessi.
Analisi assistita da IA di immagini ROV per asset industriali offshore e subacquei.