Le nuove frontiere della Computer Vision
La Computer Vision comprende tutti quegli algoritmi ed applicazioni che permettono ad un normale computer dotato di sensori ottici (telecamere, laser, infrarossi, ...) di percepire visivamente lo spazio intorno a sé e comportarsi di conseguenza.
La Computer Vision comprende tutti quegli algoritmi ed applicazioni che permettono ad un normale computer dotato di sensori ottici (telecamere, laser, infrarossi, ...) di percepire visivamente lo spazio intorno a sé e comportarsi di conseguenza. Le applicazioni spaziano dall'elaborazione delle immagini all'analisi di video, dalla percezione tridimensionale fino alla navigazione autonoma di robot.
Dopo alcuni studi pionieristici nei primi anni ‘70, la computer vision è stata da subito associata al concetto di intelligenza artificiale, in particolar modo legato ai robot (stima del moto, flusso ottico, odometria visiva, …). Negli anni ‘80 e ‘90 l’attenzione si è spostata maggiormente su formulazioni matematiche più rigorose, come l’estrazioni di contorni, la ricostruzione 3D e la fotogrammetria. Dagli anni 2000 in poi numerosi ricercatori hanno unito gli sforzi per studiare nuove tecniche ancora più avanzate, come l’analisi wavelet, le features invarianti, ecc…
Oggi la Computer Vision trova spazio in molte aree applicative, sia in ambienti specializzati che nella vita di tutti i giorni. Basti pensare a tutti gli algoritmi che vengono progettati per elaborare le foto scattate dai nostri smartphone: riconoscimento facciale, immagini HDR, panoramiche, filtri fotografici, ecc…
Negli ultimi anni, grandi passi sono stati fatti anche con le telecamere 3D, basti pensare al Kinect di Microsoft o al Project Tango di Google che hanno permesso agli utenti finali di accedere a tecnologie di localizzazione, realtà aumentata e riconoscimento molto avanzate.
L’ultima frontiera è rappresentata dall’impiego di tecniche basate sull’intelligenza artificiale, in particolare tutte quelle che rientrano nella categoria del Deep Learning (reti neurali profonde). Queste permettono di analizzare le immagini seguendo un processo percettivo e computazionale simile a quello della retina e del cervello umano. Esistono molte applicazioni che realizzano automaticamente compiti che fino a qualche anno fa erano impensabili: etichettatura di immagini generiche, colorazione di foto in bianco e nero, ecc… Altre importanti applicazioni di questi algoritmi sono la sintesi ed il riconoscimento vocale, la comprensione del linguaggio naturale, la bioinformatica, fino ad arrivare alla creazione di giocatori artificiali di scacchi e di Go.
In Zucchetti Centro Sistemi abbiamo adottato la Computer Vision in vari ambiti. Alcuni esempi sono l’integrazione di questa tecnologia con sistemi interni per la riconsegna dei capi, sviluppati dalla Automation Division e lo sviluppo di un sistema di logistica automatizzato per magazzini di grandi dimensioni. Quest’ultimo, composto da ceste completamente autonome nei movimenti all’interno di un ambiente monitorato da telecamere e senza riferimenti fisici, nasce dalla sinergia fra il know how accumulato negli anni con il progetto Ambrogio robot e concetti innovativi di Computer Vision.
Fra gli ultimi progetti di Zucchetti Centro Sistemi SpA ,attualmente in fase di definizione, c’ è Agrirobot: il robot automatico per la gestione del suolo ed il trattamento del vigneto (gestione convenzionale, integrata e biologica). Appena inserito nella vigna, Agrirobot inizia a lavorare riconoscendo la fine di un filare, passando autonomamente ad un altro. Attraverso i sensori che precedono le lame, il robot riconosce i filari e taglia soltanto in presenza degli stessi. Il sistema D-GPS, installato a bordo, permette ad Agrirobot di operare con una precisione movimento di 2/4 cm.
Guarda il VIDEO di Agrirobot in azione all'interno di una vigna.
Nel futuro nasceranno molte altre opportunità per poter sfruttare al meglio le capacità percettive e computazionali offerte da questi algoritmi. Personalmente ho molta fiducia nelle potenzialità che il software ad alto livello può avere, se accoppiato ad una solida base firmware/hardware di alta qualità, come quella progettata da ZCS. Una strada da percorrere potrebbe essere, per esempio, l’impiego di schede integrate a basso consumo dedicate all’elaborazione video per il riconoscimento di ostacoli e per la mappatura dell’ambiente circostante, in particolar modo applicate alla piattaforma Ambrogio robot di ZCS.
Fonti:
