Computer Vision
Occhi sulla linea, 24 ore su 24.
Modelli di visione per controllo qualità, conteggio, sicurezza e monitoraggio degli impianti: rispondono a domande come «quante persone sono presenti nello stabilimento?» o «questo pezzo è conforme?» in tempo reale, su GPU on-premise o a bordo macchina.
In pratica
Ispezione qualità
Difetti superficiali, di assemblaggio o di forma rilevati in linea con reti convoluzionali e segmentazione; soglie tarate sulla tua tolleranza.
Persone e sicurezza
Conteggio presenze, aree di pericolo, DPI: monitoraggio che aiuta la sicurezza rispettando la privacy (anonimizzazione, nessun riconoscimento biometrico).
Processi e impianti
Lettura di indicatori, riempimenti, posizioni, OCR su etichette e documenti: la videocamera diventa un sensore intelligente.
Deploy dove serve
GPU on-premise con NVIDIA Triton per più flussi in parallelo, oppure inferenza a bordo su dispositivi edge; integrazione con PLC, MES e sistemi di allarme.
Stack e tecnologie
- OpenCV
- PyTorch
- NVIDIA Triton · TensorRT
- ONNX
- Python
Progetto
RealizzatoVisione on-premise, insieme agli LLM
Nell'installazione on-premise realizzata per un'azienda del territorio (sistema HPE con quattro GPU NVIDIA Tesla), i modelli di visione girano accanto ai modelli linguistici, serviti dallo stesso NVIDIA Triton: immagini e video non lasciano mai l'azienda.
- Deploy
- on-premise · HPE 4× GPU
- Serving
- NVIDIA Triton
- Dati
- immagini e video in sede
- Insieme a
- LLM on-premise
Come lavoriamo
Quattro passi, sempre gli stessi
- 01
Raccolta immagini e definizione dei criteri (cos'è un difetto, cos'è un rischio)
- 02
Annotazione, addestramento e valutazione su casi reali
- 03
Deploy su GPU o edge, integrazione con linea e allarmi
- 04
Monitoraggio delle prestazioni e riaddestramento con i nuovi casi
Domande frequenti
Quante immagini servono?
Per un prototipo spesso bastano poche centinaia di esempi per classe grazie al transfer learning; il dataset cresce poi con i casi reali raccolti in produzione.
Riconoscete le persone?
Contiamo e localizziamo, non identifichiamo: niente riconoscimento biometrico, immagini anonimizzate dove possibile, in linea con GDPR e AI Act.
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