La Robot Vision, combinazione tra hardware di visione, telecamere o sensori e algoritmi che consentono a un robot di elaborare dati visuali dal mondo reale, è oramai essenziale in molteplici applicazioni.
Il mercato globale dei sistemi robot per applicazioni industriali è indubbiamente in crescita, anche per la spinta che arriva dalla trasformazione dei modelli di produzione del manufacturing per la crescente digitalizzazione e per la sempre più diffusa collaborazione uomo-robot; si parla di un tasso annuo di crescita composto del 14,4% nel periodo 2016-2023, con una previsione in valore di circa 66 miliardi di euro. Questi numeri, abbastanza consistenti, lasciano intuire che vi sarà ampio spazio per un’evoluzione tecnologica su più fronti, tra cui quello, già ben consolidato, dell’abbinamento tra robot e visione artificiale.
Alcune considerazioni terminologiche, e non solo
Iniziare un articolo con un paragrafo così intitolato potrebbe essere fonte di demotivazione a proseguire per il lettore, ma non si vuole certo spingersi in dettagli accademici quanto evidenziare come il significato di certe denominazione cambi con l’evoluzione della tecnologia, e una chiarezza in tal senso permette una migliore interpretazione dello stato dell’arte. Per cui, all’inizio era la Computer Vision, intesa anche come Visione Artificiale (traduzione largamente accettata), disciplina che studia come abilitare i computer alla comprensione e all’interpretazione delle informazioni visuali presenti in immagini o video. Un computer elabora le immagini di una scena reale, catturata tramite una o più telecamere, con l’obiettivo di ottenere informazioni utili per consentire l’attuarsi di decisioni o azioni in modo automatico o semiautomatico. La visione artificiale è poi entrata in fabbrica, diventando Visione Industriale, disciplina che secondo la Automated Imaging Association (AIA), comprende tutte le applicazioni in cui una combinazione di hardware e software fornisce, catturando ed elaborando immagini, una guida operativa a dispositivi di varia natura nell’esecuzione delle loro funzioni. Tra questi dispositivi si potrebbero includere anche i robot, ma in effetti esiste una ben netta distinzione tra Robot Vision e Computer Vision; volendo approfondire, va evidenziata anche la differenza con altre denominazioni di uso corrente, quali Image Processing, Machine Vision e Pattern Recognition, al di là del fatto che tutte hanno una relazione più o meno stretta con la robotica.
Il Signal Processing, in principio
Volendo far riferimento a uno schema di flusso che evidenzi i diversi contesti tecnologici che contribuiscono alla Robot Vision, occorre iniziare dal Signal Processing. Se si considerano i segnali come grandezze dipendenti da una o più variabili temporali o spaziali, che contengono informazioni relative allo stato di un qualche fenomeno, il Signal Processing si configura come tecnologia “abilitante” per l’estrazione di queste informazioni. Ovviamente vi sono diversi tipi di segnali, e tra questi i segnali luminosi, per esempio quelli riflessi da un oggetto inquadrato da una telecamera, e dato che la somma di più segnali è ancora un segnale, un’immagine è definibile come “segnale” e si entrerebbe nell’ambito dell’Image Processing, a sua volta riconducibile alla Robot Vision dove è importante l’elaborazione delle immagini. Ma in effetti vi è un sottile distinguo, evidente considerando la Computer Vision. Le tecniche di Image Processing hanno come obiettivo, per esempio, il miglioramento della qualità di un’immagine o la sua conversione in un altro formato, oppure ancora, più in generale, una sua modifica per successive elaborazioni, mentre la Computer Vision ha più a che fare con l’estrazione delle informazioni da un’immagine. Come esempio emblematico, la conversione tramite Image Processing di un’immagine da colore a scala di grigi con successivo utilizzo della Computer Vision per individuare specifici oggetti nell’immagine stessa; da aggiungere che entrambi questi “domini” della visione sono influenzati pesantemente dal dominio fisico dell’ottica. Ma prima si era citata la Pattern Recognition, il cui focus è il riconoscimento di pattern, sostanzialmente di specifici schemi o configurazioni, funzionalità questa molto importante per applicazioni avanzate di Robot Vision, dove si deve verificare per esempio se un oggetto è simile ad altri precedenti sulla base di un campione memorizzato. Alla fine, dalla Computer Vision, che integra in sè Signal Processing, Image Processing, Pattern Recognition, oltre agli aspetti fisici dell’ottica, discendono Machine Vision e Robot Vision, da intendersi però come due filoni distinti anche se con una certa area di sovrapposizione.
Machine Vision vs Robot Vision
La Machine Vision riguarda l’utilizzo industriale della visione per tutta una serie di specifici obiettivi applicativi, per esempio inspezione automatica, controllo di fasi di processi manifatturieri e anche guida robot, tal per cui si qualifica come dominio ingegneristico e differenza dei precedenti domini meglio qualificabili come scientifici o comunque oggetto di ricerca di base. Inoltre la Machine Vision, per quanto come detto utilizzabile per guida robot, non coincide con la Robot Vision, anche se i due termini sono di norma usati in modo intercambiabile. Giusto per capirsi, alcune applicazioni di Machine Vision, per esempio l’ispezione di parti e semilavorati, non hanno nulla a che fare con la robotica, e la Robot Vision, a sua volta, non è correttamente definibile come dominio solo ingegneristico, essendo oggetto di molteplici e diversificate attività di ricerca da parte di università e aziende, quindi ha una sua consistente componente scientifica ben diversa da quella che riguarda la Computer Vision, dovendo integrare discipline specificatamente riconducibili alla robotica. Come esempio emblematico il Visual Servoing (asservimento visivo basato su immagini), tecnica di controllo in retroazione che utilizza come feedback le informazioni estratte dai sensori di visione per controllare gli spostamenti di un robot: questa tecnica è eminentemente riferibile solo alla Robot Vision e non alla Computer Vision.
