La visione artificiale, o computer vision, comprende le metodologie e tecnologie che permettono a una macchina di analizzare e interpretare immagini o sequenze video provenienti dal mondo reale. Questo campo, al confine tra intelligenza artificiale ed elaborazione del segnale, mira a replicare la capacità umana di comprendere le scene visive. Diversamente dalla semplice acquisizione di immagini, la visione artificiale comporta l’estrazione di conoscenze rilevanti dai dati visivi, permettendo a una macchina di prendere decisioni o agire di conseguenza.
Casi d’uso ed esempi di applicazione
La visione artificiale trova applicazione nel riconoscimento di oggetti, rilevamento di volti, guida autonoma, controllo qualità industriale, videosorveglianza intelligente, riconoscimento automatico delle targhe e diagnostica per immagini in medicina. Ad esempio, consente l’ispezione automatica dei prodotti in ambito manifatturiero o la diagnosi precoce di malattie da immagini mediche.
Principali strumenti software, librerie e framework
Tra gli strumenti principali figurano la libreria open source OpenCV, i framework di deep learning come TensorFlow e PyTorch, e framework specializzati come Detectron2, YOLO e MMDetection. Soluzioni complete come Halcon e MATLAB sono ampiamente adottate in ambito industriale.
Ultimi sviluppi, evoluzioni e tendenze
La visione artificiale sta evolvendo rapidamente grazie ai progressi del deep learning, che consentono un riconoscimento e una comprensione delle immagini sempre più accurati. I modelli di diffusione e le architetture transformer aprono nuove prospettive per l’analisi contestuale. L’integrazione della visione artificiale in sistemi embedded ed edge computing consente ora elaborazioni in tempo reale e in loco, migliorando la sicurezza dei dati e la reattività dei sistemi intelligenti.