SEA Vision Group e ARGO Group portano l’AI nel mondo della cosmetica. La nuova tecnologia viene presentata al Cosmopack di Bologna allo stand Marchesini Group
SEA Vision Group porta in anteprima alla manifestazione fieristica Cosmopack, in programma dal 16 al 18 marzo – stand A/9PK, padiglione 19PK – un nuovo sistema di controllo dei rossetti basato su AI volto a superare le problematiche molto specifiche di questi amatissimi cosmetici, che richiedono soluzioni innovative per l’ispezione automatizzata.
La presentazione al pubblico avviene 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 e dopo il successo del lancio – avvenuto ad Achema 2022 – della soluzione per l’automatizzazione dei processi farmaceutici di Line Clearance basata su algoritmica neurale.
Il sistema, 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.
La soluzione ambisce a migliorare, attraverso l’automatizzazione di processi che finora sono in larga parte affidati all’uomo, il confezionamento di un prodotto attualmente considerato uno dei cosmetici più venduti al mondo.
“Quello che contraddistingue questa innovazione e la differenzia dai tradizionali sistemi di visione in grado di riconoscere la presenza di difetti sulle immagini solo 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 autonomamente la propria capacità di analisi, che è più o meno quello che facciamo noi umani quando impariamo dall’esperienza”.
Come funziona il sistema AI
L’identificazione delle imperfezioni è resa possibile dalla 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 autonomamente come discernere difetti sempre più vari e più complessi, caso dopo caso. L’auto-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 appresi nel tempo.
Il processo di apprendimento determina gli algoritmi di controllo qualità ed è in continua evoluzione per il rilascio di nuove versioni sempre più sofisticate e autonome. 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.
Il rossetto, un amico molto complesso
L’ampia gamma di peculiarità estetiche dei rossetti, sommata alla complessità del processo industriale deputato al perfetto amalgama dei pigmenti, oli, cere ed emollienti che ne compongono la pasta, li rendono prodotti 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.
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) e disomogeneità di colore: (striature, diversità di colore).
L’intelligenza artificiale al servizio dell’industria
“Le tecnologie pre-neurali – spiega SEA Vision Group – 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.”
Il sistema progettato da SEA Vision Group insieme ad ARGO Vision si avvale di tecniche di segmentazione semantica basata su Deep Learning, divenute oramai standard de facto nel campo dell’Intelligenza Artificiale, 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.
SEA Vision per la lotta alla contraffazione
Al Cosmopack SEA Vision Group presenterà anche una soluzione completa di Hardware e Software ideata per il controllo dell’autenticità del prodotto cosmetico lungo la supply chain.
“Si tratta di una soluzione di serializzazione end-to-end in grado di aiutare le aziende del settore cosmetico nella lotta alla contraffazione – sottolinea l’azienda – offrendo una tecnologia innovativa per la protezione dell’autenticità del brand a garanzia di trasparenza, qualità e sostenibilità.”
Monica Dall’Olio