Glossario

Rilevamento di anomalie nelle immagini

Che cos’è Rilevamento di anomalie nelle immagini?

Il rilevamento di anomalie nelle immagini cerca in foto o riprese video scostamenti dallo stato normale, come graffi, crepe o scoloriture su componenti in produzione oppure irregolarità in immagini mediche. Spesso un modello impara prima da molti esempi senza difetti e poi segnala tutto ciò che se ne discosta. È utile perché i difetti reali sono rari e difficilmente descrivibili in anticipo in modo completo.

Come aiuta KI.ordo

KI.ordo non analizza immagini; la piattaforma elabora soltanto testo, ad esempio verbali di controllo o misurazioni in forma di tabella.

Temi

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Termini correlati

Rilevamento delle anomalie

Il rilevamento delle anomalie individua dati, eventi o schemi che si discostano nettamente dalla norma. Può trattarsi di transazioni insolitamente elevate, salti improvvisi nei valori dei sensori, record duplicati o attività di rete sospette. Si usa in finanza, sicurezza informatica, produzione e controllo qualità. I metodi vanno da semplici soglie statistiche a modelli di apprendimento; le segnalazioni sono indizi da far valutare a una persona.

Analisi dei dati
Controllo qualità
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Modello

Visione artificiale

La visione artificiale (computer vision) è un ambito dell'IA in cui i computer analizzano immagini e video. Compiti tipici sono riconoscere e localizzare oggetti, leggere testo nelle immagini o misurare componenti. La tecnologia si usa, ad esempio, nel controllo qualità in produzione, nei sistemi di assistenza alla guida, nella logistica o nella diagnostica per immagini.

analisi delle immagini
deep learning
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Riconoscimento delle immagini

Il riconoscimento delle immagini è un ambito della computer vision in cui un software individua che cosa mostra un'immagine: oggetti, persone, testo, loghi o scene. Si basa di solito su reti neurali addestrate con molte immagini etichettate. Le applicazioni vanno dal controllo qualità in produzione alla classificazione di foto di prodotti fino al supporto nella diagnostica per immagini. Con immagini di persone occorre prestare particolare attenzione a protezione dei dati e possibili distorsioni.

Computer vision
Analisi immagini
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Segmentazione semantica

La segmentazione semantica assegna una classe a ogni singolo pixel di un'immagine, ad esempio strada, veicolo, persona o cielo. Ne risulta una sorta di mappa colorata dei contenuti. A differenza della segmentazione di istanza, gli oggetti dello stesso tipo non vengono distinti: tre auto valgono insieme come «auto». Si usa ad esempio nella guida autonoma, nell'imaging medico per delimitare i tessuti e nell'analisi di immagini aeree e satellitari.

visione artificiale
analisi immagini
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