Automazione per la fotografia di prodotto

In questo articolo vi raccontiamo come è stato automatizzato la gestione delle foto, il loro caricamento e il loro sviluppo.

Il problema deriva dal fatto che ogni giorno nei magazzini di ReflexMania arrivavano tutti i giorni 20/30 pacchi, ognuno dei quali contenente di media 4/5 prodotti per ogni pacco. Se controllate sul sito per ogni prodotto sono presenti mediamente 5 fotografie, tutte con il bollino garanzia.

In una azienda normale l’unico modo per gestire questa fase sarebbe stata:

  • Scattare le foto dei prodotti,
  • Per ogni foto, ritagliarla, svilupparla e applicare il bollino;
  • Esportare il set di foto per ogni prodotto nella cartella specifica.

Se il tempo per ogni immagine è di 1 minuti (e di solito non bastano) e mediamente ci sono da gestire dalle 400 alle 600 foto, servirebbero 600 MINUTI. Se la matematica non è una opinione corrispondono a 10 ore SOLO per lo sviluppo delle fotografie.

Per questo motivo abbiamo ripensato la gestione fotografie.

Prima di ogni prodotto viene scatta la fotografia del seriale del prodotto stesso, avendo cosi set di fotografie di prodotti ognuno dei quali ha come prima foto, quella del suo seriale.

Successivamente questo set di foto passa ad un algoritmo di intelligenza artificiale che è in grado di discriminare le foto che contengono il seriale da quelle che contengono i prodotti

La logica è che se il sistema è a conoscenza del fatto che tutte le immagini sono “Immagini Prodotto” SE compaiono prima della immagine di un seriale.

In questo modo resta solo il problema di interpretare il seriale dall’immagine scattata e estrapolarne il seriale. A quel punto si crea una cartella con nome proprio il seriale e tutte le immagini di prodotto che fanno riferimento a quel set verranno esportate e copiate proprio in quella cartella.

Nel prossimo paragrafo scenderemo più sul tecnico e per concludere questa sezione ti basti sapere che se prima la fase di post produzione richiedeva 1 minuto per foto, ora il tutto si riassume in meno di 15 minuti di lavoro di un operatore. Il resto lo fa la macchina 😉

Come poter interpretare un seriale da una foto?

Qui scendiamo più sul tecnico e cercherò di entrare più nello specifico della tecnologia utilizzata. Come potete immaginare, una volta scattate la serie di foto otterremo una selezione come questa

Come descritto in precedenza, ogni set di foto viene anticipato da una singola foto che ne descrive il suo seriale. Il riconoscimento della foto viene fatto attraverso l’analisi degli istogrammi delle immagini utilizzando dei valori di soglia.

Una volta identificato quindi l’immagine che contiene un seriale diventa fondamentale poter interpretarne la lettura. per questo motivo viene fatta una convoluzione dell’immagine che permette di ottenere questa trasformazione.

Ancora non siamo in grado di automatizzare la fase di lettura del seriale e per questo motivo dobbiamo riuscire ad isolare la scritta vera e propria. Al passaggio successivo si invertono i colori trasformando la scritta del seriale bianca e lo sfondo totalmente nero.

Ottenuta una immagine di questo tipo si dilatano le scritte attraverso una funzione matematica ottenendo cosi un “Rettangolo” bianco che sappiamo che contiene il seriale dell’immagine.

Cosi con le coordinate del rettangolo otteniamo la zona dell’immagine iniziale contenente il seriale e a questo punto lo possiamo isolare in modo semplice.

Ottenuta questa immagine la possiamo dare in pasto ad un algoritmo di intelligenza artificiale che sostanzialmente è addestrato a interpretare i caratteri di questo tipo e ci restituisce il seriale corretto con il quale creeremo una cartella nella quale inseriremo tutte le foto che verranno esportate successivamente.

Facile quindi capire come una automazione di questo tipo ha permesso lo spreco di tempo di un operatore che manualmente doveva esportare e catalogare ogni singola immagine di tutti i prodotti.

Nei prossimi articoli proseguiremo nel dettaglio del Metodo SoluzioneCommerce, come funziona e come è stato applicato con successo su ReflexMania

In particolare analizzeremo insieme:

Se invece ti sei perso l’introduzione al caso studio clicca qua per rileggerla!

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