Università degli studi di Modena e Reggio Emilia

Italian Machine Vision Talk: al Tecnopolo di Modena un confronto sul futuro della visione industriale

Il 5 novembre al Tecnopolo UniMORE di Modena si terrà Italian Machine Vision Talk, un convegno organizzato da Messe Frankfurt Italia e promosso da ANIE Automazione.

L’appuntamento, dal titolo “Beyond the pixel: Machine Vision nell’era dell’AI”, è rivolto in modo specifico ai clienti industriali e al mondo manifatturiero per approfondire come la Machine Vision stia evolvendo oltre la tradizionale acquisizione e analisi delle immagini, verso un ecosistema in cui AI, automazione, governance e competenze umane sono sempre più interconnesse. Gli interventi accompagneranno il pubblico lungo un percorso che parte dal “come vedere”, per approfondire cosa può fare oggi l’intelligenza artificiale, come portarla concretamente in fabbrica e come governarne e valorizzarne l’impiego.

I lavori prenderanno il via alle 09.40 con la sessione plenaria, che sarà aperta dai saluti di Duilio Perna, Presidente di ANIE Automazione e di Messe Frankfurt Italia e dall'intervento della Prof.ssa Rita Cucchiara, Rettrice di UniMORE.

Alle 10.30 prenderà il via la Tavola Rotonda “Beyond the pixel: machine vision nell’era dell’IA”, moderata dal Prof. Simone Calderara, ordinario del Dipartimento di Ingegneria “Enzo Ferrari”, che vedrà il confronto diretto tra importanti realtà industriali del settore: Basler Italy, Baumer Italia, Beckhoff Automation, iMAGE S, VISION e Visionlink.

A seguire, alle 12.00, i Tech Vision Talks di SICK e Visionlink approfondiranno casi applicativi pratici con il coinvolgimento dei clienti.

Le sessioni del convegno e le tematiche affrontate nel corso dei vari interventi offriranno ai visitatori una panoramica completa sull'intero ciclo di valore delle tecnologie di visione artificiale:  

Fondamenta della visione intelligente: sensori, ottiche, illuminazione e strategie di acquisizione delle immagini. La qualità delle decisioni guidate dall'AI dipende prima di tutto dalla qualità dei dati visivi raccolti sul campo.

Sistemi adattivi ed evoluzione AI: integrazione di algoritmi avanzati, Deep Learning ed Edge Learning, modelli generativi e modelli visione-linguaggio per la gestione di anomalie complesse e l'interazione con la robotica avanzata.

Industrializzazione e ciclo di vita: sfide concrete di scalabilità, integrazione con gli impianti produttivi, manutenzione e continuità operativa dei modelli di AI industriale.

Governance, ROI e impatto organizzativo: aspetti normativi, conformità, sostenibilità economica dell'investimento e trasformazione del ruolo degli operatori e dei processi decisionali.