Pavia, 16 Febbraio 2023 – Alla fiera Cosmopack – a Bologna dal 16 al 18 marzo – SEA Vision Group presenta allo stand Marchesini Group Beauty (stand A/9PK – padiglione 19PK) una nuova tecnologia di Intelligenza Artificiale applicata al controllo visivo dei rossetti.
Fin dalla sua nascita, SEA Vision Group ha concentrato i propri sforzi nel campo della visione industriale puntando a un continuo miglioramento e al superamento dei limiti che tipicamente emergono nei processi di confezionamento e di automazione. I rossetti – prodotti tra i più versatili ed eclettici dal complesso controllo qualità – presentano problematiche molto specifiche che richiedono soluzioni innovative per la loro ispezione automatizzata.
Questa nuova applicazione viene presentata al pubblico agli esordi di quello che gli esperti definiscono “l’anno dell’Intelligenza Artificiale”, in cui la diffusione di tecnologie basate su Deep Learning e reti neurali compirà un importante salto di qualità. Di pari passo, anche il portfolio di algoritmi alla base dei software di SEA Vision Group si evolverà sempre più verso i nuovi orizzonti dell’AI. Oggi, dunque, viene presentata una soluzione, tutt’ora in fase di evoluzione, che si inserisce in un contesto di grande dinamismo e interesse che investe tutti gli aspetti della nostra vita quotidiana.
I rossetti: un prodotto complesso da controllare
Dopo il successo del lancio – avvenuto ad Achema 2022 – della soluzione per l’automatizzazione dei processi farmaceutici di Line Clearance basata su algoritmica neurale, SEA Vision Group offre in anteprima ai visitatori di Cosmopack un nuovo sistema di controllo dei rossetti basato su AI. Una soluzione che ambisce a migliorare – attraverso l’automatizzazione di processi che finora sono in larga parte affidati al controllo umano – il confezionamento di un prodotto attualmente considerato uno dei cosmetici più venduti al mondo.
Imprescindibili alleati di tutte (o quasi) le donne, di rossetti ne esistono numerosissime tipologie che si differenziano per colore, finiture, forme, formulazioni e combinazioni e per la presenza, soprattutto nei rossetti di alta gamma, di loghi e sofisticate decorazioni impresse sul corpo o sulla punta del prodotto.
Queste peculiarità estetiche – sommate alla complessità del processo industriale deputato al perfetto amalgama dei pigmenti, oli, cere ed emollienti che ne compongono la pasta – rendono il rossetto un prodotto di complicata realizzazione e di arduo controllo qualità. Ancora oggi, nonostante tutti gli sforzi compiuti in fase di produzione per prevenire e controllare una potenziale serie di difetti, un certo numero di imprecisioni passa indenne il controllo qualità. Tutto ciò ha come conseguenza costose rilavorazioni; nel caso peggiore, questi prodotti finiscono sul mercato facendo correre alle aziende grossi rischi in termini di brand reputation.
FOCUS: casi concreti di difettosità
Alcune tra le più frequenti difettosità sul corpo del rossetto consistono in:
– difetti e deformazioni del prodotto: diametro e altezza dello stick, correttezza della forma, geometria della punta;
– sbavature e difetti di colatura;
– imperfezioni estetiche: microfori in superficie, graffi, scheggiature, presenza di corpi estranei, difetti nelle goffrature come loghi o texture incise o a rilievo sul corpo del rossetto;
– disomogeneità di colore: striature, diversità di colore.
La frontiera dell’Intelligenza Artificiale
L’Intelligenza Artificiale promette di porre rimedio a gran parte di queste potenziali difettosità. Il sistema SEA Vision Group – in fase di sviluppo da parte di un team composto da esperti di SEA Vision Group e della controllata ARGO Vision – si basa sulla segmentazione semantica delle aree del rossetto (es.: corpo, punta, collo, contenitore, etc.), con l’obiettivo di identificare pixel-by-pixel ogni possibile imperfezione. Questo è possibile attraverso la classificazione delle aree per categorie, alle quali viene assegnato un nome o “etichetta”. Ogni porzione o area di immagine viene classificata per categorie ed evidenziata con un colore a monitor per dare all’operatore un’informazione immediata delle aree su cui sta avvenendo il controllo.
Il sistema apprende come discernere difetti sempre più vari e più complessi, caso dopo caso. L’apprendimento avviene sia sulla base di dataset proprietari – un mix di immagini reali e sintetiche generate con le tecniche più avanzate di Data augmentation e Neural Generation – sia combinando i parametri e i diversi modelli osservati nel tempo.
Queste tecniche di segmentazione semantica basata su Deep Learning, divenute oramai standard de facto nel campo dell’Intelligenza Artificiale, sono in grado di imprimere una forte accelerazione tecnologica alla capacità di analisi degli oggetti. In altre parole, la sempre più ricca gamma di possibili scenari presi in esame dal sistema permette al sistema stesso di evolversi e diventare sempre più preciso.
Il processo di apprendimento che determina gli algoritmi di controllo qualità è in continua evoluzione, per il rilascio di nuove versioni sempre più sofisticate. L’obiettivo finale, in questo caso specifico, è quello di generalizzare il “concetto” di rossetto rendendo gli algoritmi sempre più specializzati nel controllo qualità, indipendentemente dalla forma, dal colore e dalla tessitura (es.: satinata, trasparente, opaca, perlata, glitterata o altro) che il prodotto può assumere.
“Quello che contraddistingue questa innovazione e la differenzia dai tradizionali sistemi di visione in grado di riconoscere la presenza di difetti sulle immagini attraverso il confronto con modelli già noti in partenza” spiega Alessandro Ferrari, AD di ARGO Vision, “è la capacità del sistema di apprendere dagli esempi passati e dunque incrementare costantemente la propria capacità di analisi, che è più o meno quello che facciamo noi umani quando impariamo dall’esperienza”.
Le tecnologie pre-neurali, in definitiva, non si sono rivelate in grado di individuare con sufficiente precisione una serie di possibili difetti e imprecisioni che possono presentarsi durante il controllo qualità dei rossetti. Oggi, grazie all’AI, è possibile fare sì che il prodotto finale sia ancora più accurato, prevenendo imperfezioni che possono influenzare la percezione che un utilizzatore ha di uno specifico marchio.
Sempre a Cosmopack, SEA Vision Group presenterà una soluzione completa di Hardware e Software ideata per il controllo dell’autenticità del prodotto cosmetico lungo la supply chain. Questa soluzione di serializzazione end-to-end è in grado di aiutare le aziende del settore cosmetico nella lotta alla contraffazione, offrendo una tecnologia innovativa per la protezione dell’autenticità del brand a garanzia di trasparenza, qualità e sostenibilità.
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