Vision-E: la visione artificiale su misura per l’industria ha cuore italiano

Vision-E è una realtà tutta italiana attiva nella visione artificiale su misura per l’industria, punto di riferimento per le soluzioni avanzate nell’ambito manifatturiero e fondata da tre Ingegneri Informatici del laboratorio di ricerca in visione artificiale, ora chiamato AImageLab, dell’università di Modena e Reggio Emilia.

La società si è specializzata nello sviluppo di sistemi personalizzati per il controllo qualità in settori ad alta complessità come ceramico, biomedicale, farmaceutico, tabacco e alimentare, con alcune esperienze anche nell’automotive.

«L’azienda è nata dall’idea di portare la tecnologia avanzata sviluppata in ambito accademico dentro il mondo industriale, dove potesse davvero fare la differenza», racconta Eric Tondelli, Computer Vision & Deep Learning Engineer di Vision-E.

Soluzioni su misura quando lo standard non basta

Vision-E non è una software house tradizionale, né un semplice fornitore di telecamere o sensori. La sua vera forza è quella di progettare soluzioni integrate, hardware e software, per rispondere a esigenze che il mercato non riesce a soddisfare con soluzioni commerciali.

«I nostri clienti ci contattano quando non trovano risposte nel mercato. Sono aziende che hanno necessità molto specifiche, standard qualitativi elevati e produzioni complesse», spiega Tondelli. «Per questo lavoriamo su misura, con progetti più costosi ma cuciti addosso alle esigenze del cliente».

I clienti di Vision-E sono principalmente aziende medio-grandi (da 50 a oltre 100 milioni di euro di fatturato) che cercano controlli qualità ad alta precisione e non possono permettersi falsi scarti o difetti non rilevati su produzioni di milioni di pezzi all’anno.

End user e system integrator: due approcci diversi

La società collabora sia con end user, aziende che producono direttamente il prodotto finale, sia con system integrator che realizzano l’automazione delle linee.

«Con gli end user forniamo soluzioni chiavi in mano che installiamo direttamente sulla linea di produzione. Con i system integrator vendiamo più una componente software su licenza, integrabile nei loro sistemi automatici, ma sempre con il nostro supporto», afferma.

Il ruolo dell’intelligenza artificiale

Negli ultimi anni, Vision-E ha iniziato a integrare modelli di intelligenza artificiale per potenziare le capacità di riconoscimento e classificazione difetti. Ma l’approccio è molto pragmatico: l’IA non è una bacchetta magica, va integrata con consapevolezza.

«Non usiamo l’IA come stand-alone, ma come parte di un ecosistema. Sviluppiamo internamente i modelli, scegliamo la tipologia migliore, e forniamo strumenti per il riaddestramento, ma sempre nell’ambito del progetto, non lasciando tutto in mano all’utente», dichiara.

Il motivo è semplice: le linee di produzione devono essere stabili, affidabili e gestibili anche da operatori non esperti. E i tempi di fermo macchina sono costi elevati che nessuno può permettersi.

«Se devo cambiare una soglia, posso fermare la macchina per un’ora. Se devo riaddestrare un modello, rischio di tenerla ferma per giorni. E chi interviene? Il modello va pensato per funzionare fin da subito o con minime regolazioni», spiega Tondelli.

Per questo Vision-E adotta due strategie: o fornisce modelli che l’utente può riaddestrare facilmente in un ambiente controllato, oppure modelli robusti e pronti all’uso, che non richiedano manutenzione.

Il futuro: semplificazione e gestione smart

Guardando avanti, la società vede l’evoluzione dei sistemi di visione in una direzione chiara: semplificazione e maggiore accessibilità.

«L’intelligenza artificiale deve rendere i sistemi più semplici, non più complessi.

Oggi stiamo già lavorando per integrare sistemi intelligenti in grado di automatizzare l’autodiagnosi e auto-configurazione dei sistemi di visione, per migliorare l’usabilità all’utilizzatore finale», afferma.

Anche la visione 3D e multispettrale è parte del futuro, ma sempre con l’obiettivo di portare valore concreto nelle linee produttive.

«Non si tratta solo di rilevare meglio i difetti, ma di aiutare chi lavora con questi sistemi a gestirli in modo efficace, senza complicare inutilmente i processi. La tecnologia deve essere alleata, non ostacolo», conclude Tondelli.