Học sâu và trí tuệ nhân tạo (AI) đã cách mạng hóa thế giới công nghiệp và sản xuất. Với hệ thống thị giác AI, các quy trình công nghiệp nhanh hơn, chính xác hơn và có khả năng mở rộng hơn.

Vô số ngành công nghiệp đã sử dụng hệ thống thị giác máy trong một số năm nay cho các ứng dụng như kiểm tra, kiểm soát chất lượng và giám sát. Trong khi nhận dạng mẫu và đối tượng là một trong những tiến bộ đầu tiên, AI đã mở rộng công nghệ sang những nơi mới hơn và thú vị hơn. Hãy tiếp tục đọc để tìm hiểu cách AI đang cách mạng hóa các hệ thống thị giác trên nhiều ngành công nghiệp.

Hệ thống thị giác AI là gì?

Trước đây, nhiều nhiệm vụ nguy hiểm, lặp đi lặp lại hoặc thâm dụng lao động trong môi trường công nghiệp và sản xuất đòi hỏi lao động của con người phải hoàn thành. Giờ đây, công nghệ thị giác máy được hỗ trợ bởi AI đã thay thế. Các hệ thống này sử dụng công nghệ AI để kiểm tra, xác định và đánh giá sản phẩm hoặc vật liệu thông qua các camera và cảm biến đặc biệt. Sau đó, máy tính sử dụng dữ liệu đó để đưa ra quyết định thông minh.

Hãy xem xét một cơ sở chế biến thực phẩm làm hỗn hợp đường mòn đậu phộng. Với thị giác máy, thiết bị chế biến có thể phân loại đậu phộng, xác định và loại bỏ các mẫu vật thiếu sót và đảm bảo rằng không có vật lạ nào, chẳng hạn như vỏ hoặc dăm gỗ, lọt vào bao bì. Do đó, hệ thống tầm nhìn làm tăng độ chính xác và tốc độ của quy trình, chắc chắn dẫn đến tăng năng suất và lợi nhuận.

Kiểm tra thực phẩm chỉ là một trong nhiều ứng dụng kiểm tra của thị giác máy AI. Một số thậm chí có thể sử dụng máy ảnh độ phân giải cao để kiểm tra các vật thể cho những khiếm khuyết nhỏ mà mắt thường không nhìn thấy được. Ngoài ra, nó có thể thực hiện các nhiệm vụ lặp đi lặp lại – chẳng hạn như đếm và đo lường – với hiệu quả cao hơn và tăng thông lượng. Sau đó, máy có thể xử lý những nhiệm vụ đó trong khi những công nhân đó áp dụng nỗ lực của họ vào các công việc phức tạp hơn.

Loại thành phần nào là cần thiết cho thị giác máy?

Các thành phần cần thiết cho thị giác máy khác nhau, nhưng một vài bộ phận tiêu chuẩn mà hầu hết (nếu không phải tất cả) hệ thống thị giác AI đi kèm bao gồm:

  • Ống kính: Mọi hệ thống thị giác AI đều yêu cầu ống kính máy ảnh để xem sản phẩm hoặc vật liệu, chụp ảnh có độ phân giải cao và gửi đến máy tính để xử lý.
  • Đèn: Để có độ chính xác trong thị giác máy, một nguồn sáng chiếu sáng vật thể và làm cho nó hiển thị với AI và phần mềm. Ánh sáng thích hợp là điều tối quan trọng đối với các ứng dụng yêu cầu nhận dạng rất nhỏ hoặc kiểm tra chi tiết.
  • Cảm biến: Cảm biến dữ liệu hoạt động cùng với bảng chụp và bộ lấy khung hình để kiểm tra và xử lý hình ảnh từ ống kính máy ảnh. Sau đó, máy chuyển đổi hình ảnh thành pixel, tạo định dạng kỹ thuật số để dễ dàng xử lý.
  • Bộ xử lý: Mọi hệ thống thị giác AI đều tuân theo các thuật toán và quy tắc kinh doanh đặt trước. Bộ xử lý chạy phần mềm và bất kỳ thuật toán nào để xử lý các pixel trong hình ảnh kỹ thuật số và sau đó sử dụng dữ liệu để trích xuất thông tin cần thiết, cho dù đó là nhận dạng đối tượng, phát hiện lỗi hay thứ gì khác.
  • Giao tiếp: Sử dụng tín hiệu đầu vào / đầu ra hoặc kết nối nối tiếp, hệ thống xử lý và camera thị giác máy giao tiếp với các thành phần khác trong máy, cho phép quy trình làm việc liền mạch.

Camera là một trong những bộ phận quan trọng nhất của hệ thống thị giác máy, vì nó thu thập dữ liệu và thông tin cần thiết về sản phẩm để AI có thể phân tích nó. Nói chung, hệ thống thị giác AI sử dụng hai loại camera:

Quét dây chuyền: Camera quét dây chuyền lý tưởng cho các ứng dụng mà các mặt hàng có kích thước khác nhau hoặc di chuyển nhanh qua dây chuyền sản xuất. Cảm biến đi qua sản phẩm theo một đường thẳng khi chụp ảnh và sau đó xây dựng pixel hình ảnh theo pixel.

Quét khu vực: Loại máy ảnh thị giác máy này tốt hơn để chụp ảnh các đối tượng có cùng kích thước về chiều cao và chiều rộng. Một cảm biến hình chữ nhật chụp ảnh trong một khung hình duy nhất và số lượng pixel trong cảm biến sau đó khớp với chiều cao và chiều rộng của hình ảnh.

Hệ thống thị giác máy sử dụng AI như thế nào?

Khi nhiều chủ nhà máy sản xuất tìm kiếm tự động hóa đầu cuối cho dây chuyền sản xuất của họ, trí tuệ nhân tạo đang mở đường. Với thị giác máy tự động, máy móc có thể xác định nhanh chóng và chính xác các lỗi sản phẩm và sử dụng thông tin học được để giảm lượng vật liệu và phế liệu lãng phí, cuối cùng là cải thiện năng suất và giảm chi phí.

Ví dụ, AI có thể đánh giá tốt hơn các biến thể kết cấu và hình dạng đối tượng so với kích thước dự kiến của sản phẩm so với các phương pháp khác. Nó cũng có thể phân biệt giữa các điều kiện bối cảnh, chẳng hạn như ánh sáng và độ tương phản sâu, dẫn đến tỷ lệ chính xác cao hơn ngay cả trong điều kiện động hoặc khi các đối tượng ở trên nền có kết cấu cao.

Công nghệ hình ảnh dựa trên quy tắc truyền thống, phi AI gặp khó khăn trong việc vượt qua những thách thức theo ngữ cảnh đó. Tuy nhiên, AI có thể đạt được kết quả chính xác hiệu quả như (hoặc thậm chí tốt hơn) con người. Kiểm tra trực quan tự động cũng giúp duy trì sự tuân thủ các điều kiện thị trường luôn thay đổi, tiêu chuẩn chất lượng, môi trường làm việc và nhu cầu của người tiêu dùng.

Ngoài ra, AI dễ tích hợp và điều chỉnh hơn nhiều so với các thuật toán dựa trên quy tắc tiêu chuẩn – không còn thay đổi liên tục các tham số số. Thay vào đó, công nhân có thể lấy mô hình và cung cấp mẫu dữ liệu cho bộ xử lý AI. Nâng cấp đơn giản như cung cấp cho máy tính mô hình cập nhật. Hơn nữa, những người không phải là kỹ sư có thể sử dụng các công cụ phần mềm trực quan và một bộ mẫu hình ảnh để đào tạo mạng thần kinh.

Với khả năng giám sát và khắc phục các vấn đề sản xuất trong thời gian thực, AI và máy học (ML) có thể giảm chi phí, cải thiện chất lượng và cuối cùng là tăng lợi nhuận cho các nhà sản xuất.

Học sâu so với Thị giác máy truyền thống

Học sâu và công nghệ thị giác máy truyền thống có một số điểm tương đồng. Các nhà sản xuất thường xem xét loại ứng dụng, khả năng xử lý có sẵn và lượng dữ liệu họ cần xử lý khi xác định công nghệ nào phù hợp nhất với nhu cầu của họ.

Công nghệ dựa trên quy tắc truyền thống tốt hơn trong việc đo lường, đo lường và căn chỉnh, trong khi phân tích hình ảnh học sâu có thể xử lý nhiều tác vụ khác nhau, bao gồm:

  • Xác minh lắp ráp
  • Kiểm tra mỹ phẩm
  • Phân loại vật liệu và kết cấu
  • Tư tưởng khiếm khuyết
  • Nhận dạng ký tự quang học
  • Vị trí một phần và tính năng

Lợi ích của việc chuyển sang hệ thống thị giác được hỗ trợ bởi AI

Học máy và AI cho phép các nhà sản xuất đạt được mục tiêu nhanh hơn so với các hệ thống thị giác dựa trên quy tắc truyền thống. Các mục tiêu dây chuyền sản xuất phổ biến mà hệ thống thị giác AI giúp các nhà sản xuất đáp ứng bao gồm:

Giảm chi phí thiết bị

Thêm thị giác máy vào thiết bị hiện có hoặc nâng cấp máy móc hỗ trợ AI sẽ cải thiện hiệu suất. Công nghệ này tiên tiến và có thể cập nhật đến mức nó làm giảm khả năng máy móc trở nên lỗi thời.

Giảm chi phí sản xuất

AI có độ chính xác cao trong việc phát hiện các khuyết tật và sai sót, ngăn ngừa hoặc loại bỏ vấn đề tốn kém của vật liệu lãng phí và các sản phẩm chất lượng thấp. Nó cũng có thể xác định sai sót sớm hơn trong dây chuyền sản xuất, tối đa hóa thời gian làm việc có sẵn và giảm lượng hao mòn trên máy móc. Tăng độ chính xác khi đo, kiểm tra và đo lường cũng làm giảm lượng phế liệu, giảm thêm chi phí sản xuất.

Tăng không gian sàn

Các nhà sản xuất có thể xử lý sản phẩm nhanh hơn nhiều bằng thị giác máy so với lao động thủ công, điều này sẽ đòi hỏi nhiều công nhân và nhiều không gian sàn. Thay vào đó, một máy duy nhất có thể đạt được tốc độ xử lý nhanh hơn và chính xác hơn nhiều so với con người.

Lập trình giảm

Ngay cả khi đào tạo các hệ thống thị giác để chấp nhận các quy tắc kinh doanh và các tham số đối tượng, lượng thời gian và mức độ phức tạp cần thiết không ở đâu gần những gì cần thiết cho việc học dựa trên quy tắc. Ngay cả những người không phải là kỹ sư cũng có thể xử lý công việc lập trình, làm cho nó dễ dàng và nhanh hơn.

Các ứng dụng phổ biến của hệ thống ML Vision

Hệ thống thị giác máy tính AI có một loạt các ứng dụng trong thế giới công nghiệp và sản xuất ngày nay. Dưới đây là một số ứng dụng phổ biến nhất của hệ thống máy học và thị giác:

Nhận dạng đối tượng: Xe tự lái (tự lái) phụ thuộc vào hệ thống thị giác AI để xác định môi trường xung quanh, chẳng hạn như những chiếc xe khác, cành cây rơi, động vật, lan can, v.v. Nhận dạng đối tượng cũng phổ biến trong sản xuất và có thể kiểm tra vị trí nhãn trên chai, hộp và các loại bao bì khác.

Kiểm tra vật liệu: Hệ thống thị giác máy đã cách mạng hóa thế giới kiểm soát chất lượng. Công nghệ này có thể phát hiện sự không hoàn hảo, sai sót, khuyết tật và chất gây ô nhiễm trong vô số sản phẩm, đồ vật và vật liệu. Một ví dụ là kiểm tra thực phẩm để tìm chất lạ hoặc các chất ô nhiễm khác, như phế liệu kim loại, dải giấy hoặc bao bì, v.v.

Nhận dạng ký tự quang học: Viết tắt là OCR, nhận dạng ký tự quang học là một ứng dụng thiết yếu của hệ thống thị giác AI. Công nghệ này cho phép máy móc xác định và trích xuất thông tin in và chuyển tiếp trở lại máy tính, thậm chí cả văn bản viết tay hoặc đánh máy bị cong vênh hoặc khó đọc.

Nhận dạng chữ ký: Gian lận là một tội phạm ngày càng phổ biến. Với khả năng nhận dạng chữ viết tay và chữ ký, thị giác máy AI có thể sử dụng các tính năng này để đảm bảo tuân thủ luật pháp và ngăn chặn gian lận.

Đếm đối tượng: Đếm đối tượng là một quá trình tẻ nhạt và tốn thời gian, thường dẫn đến sự mệt mỏi hoặc lỗi của người vận hành. Hệ thống thị giác AI có thể đếm các đối tượng chính xác mọi lúc và khả năng chạy 24/7 của chúng làm tăng năng suất và thông lượng, giúp lợi nhuận tăng mạnh.