Classificazione delle monete utilizzando l’IA

Superare motivi identici e variazioni di dimensione

Classificare monete altamente riflettenti e quasi identiche rappresenta una sfida significativa nel processo di classificazione. Nonostante i progressi nella tecnologia visiva, le macchine faticano a distinguere le monete realizzate con materiali metallici simili, soprattutto quando presentano motivi identici e differenze minime nelle dimensioni. Un esempio emblematico è quello della Rupia indonesiana, in cui le denominazioni da 100, 200 e 500 condividono lo stesso design e variano solo leggermente in grandezza. I sistemi di ispezione tradizionali tendono a fallire nel trattare superfici riflettenti, con un’elevata probabilità di classificazione errata. Tutto ciò evidenzia la necessità urgente di una soluzione basata sull’intelligenza artificiale capace di distinguere accuratamente tra queste monete.