Cambio formato autonomo, la rivoluzione SACMI “D.R.I.V.A.” - Legacoop Produzione Servizi
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Cambio formato autonomo, la rivoluzione SACMI “D.R.I.V.A.”

Imola, 11 febbraio 2020 – Con un unico doppio salto tecnologico, SACMI porta il cambio formato delle macchine per l’ispezione delle preforme da manuale ad automatico ed autonomo. Da oggi, il controllo intelligente del cambio formato è infatti delegato ad un nuovissimo dispositivo di Computer Vision, SACMI D.R.I.V.A., acronimo per Drive and Recognise with Intelligent Vision Algorithms.

Il sistema consiste in una stazione di ispezione dotata di telecamera ed illuminatore che, grazie ad un algoritmo di Intelligenza Artificiale, identifica ciascun tipo di preforma (diametro, lunghezza e colore) e richiama sul computer di bordo il cambio formato relativo e la corretta ricetta di ispezione.
In altre parole, D.R.I.V.A. è progettato per operare come un vero e proprio cervello automatico che, con precisione ed affidabilità, affianca l’operatore eliminando ogni possibilità di errore umano (ad esempio nella trascrizione dei codici) nel delicato momento di settaggio della selezionatrice.

Installato sul nuovo SACMI PVS10L (macchina di controllo qualità delle preforme), il sistema va oltre il concetto di cambio formato automatico. Oltre ad automatizzare e ridurre a pochi secondi le operazioni di regolazione meccanica (che normalmente richiedono alcune ore), tale sistema è infatti concepito per poter essere utilizzato anche da personale non esperto di prodotto. In tale configurazione l’operatore deve semplicemente gestire il funzionamento complessivo della produzione, l’analisi dei grafici e delle statistiche di qualità.

Con questa innovazione SACMI conferma la propria capacità di proporre al mercato il miglior stato dell’arte delle soluzioni di visione artificiale. Con D.R.I.V.A., SACMI proietta l’ispezione nella nuova era della Computer Vision, espandendone le potenzialità dalla “semplice” ispezione dei prodotti al riconoscimento di oggetti differenti. Il tutto grazie all’applicazione di successo delle nuove tecnologie emergenti di machine learning.

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