1. Machine Vision là gì?

Machine Vision, hay còn gọi là thị giác máy, là một lĩnh vực thuộc khoa học máy tính và trí tuệ nhân tạo, tập trung vào việc giúp máy tính “nhìn thấy” và “hiểu” thế giới qua hình ảnh và video. Machine Vision sử dụng các kỹ thuật xử lý ảnh như lọc, phân đoạn, nhận dạng và phân loại để tạo ra mô hình và thuật toán. Công nghệ này được ứng dụng trong nhiều ngành, từ sản xuất, an ninh, y tế, giao thông vận tải đến robot.

Một số ứng dụng phổ biến của Machine Vision bao gồm: kiểm tra tự động chất lượng sản phẩm, phát hiện và phân loại vật thể, nhận diện khuôn mặt, theo dõi chuyển động và hỗ trợ tự động lái xe.

2. Nguyên lý hoạt động của Machine Vision

Machine Vision hoạt động dựa trên các nguyên lý của xử lý hình ảnh số và trí tuệ nhân tạo, qua một quy trình cụ thể gồm nhiều bước:

Bước 1: Thu thập dữ liệu

Machine Vision thu thập dữ liệu hình ảnh từ các nguồn như máy ảnh, video hoặc cảm biến, đóng vai trò nền tảng cho các phân tích sau đó.

Bước 2: Tiền xử lý dữ liệu

Dữ liệu thu thập ban đầu thường có nhiễu và độ sáng không đồng đều, cần được xử lý để loại bỏ nhiễu và chuẩn hóa ánh sáng trước khi phân tích.

Bước 3: Phân đoạn ảnh

Bước này giúp phân tách các đối tượng trong ảnh và nhận diện chúng, thường sử dụng các thuật toán như K-means clustering hoặc các kỹ thuật phân đoạn ảnh bằng deep learning.

Bước 4: Trích xuất đặc trưng

Machine Vision sẽ trích xuất đặc trưng của đối tượng trong ảnh như màu sắc, hình dáng hoặc các yếu tố khác để phân biệt giữa các đối tượng khác nhau.

Bước 5: Phân loại đối tượng

Dựa vào đặc trưng đã trích xuất, các thuật toán phân loại giúp Machine Vision nhận diện và phân loại đối tượng thành các nhóm khác nhau.

Bước 6: Tổng hợp kết quả

Cuối cùng, hệ thống tổng hợp kết quả phân tích, đưa ra đánh giá chất lượng, phát hiện lỗi hoặc hỗ trợ điều khiển robot.

Vai trò của ánh sáng trong Machine Vision

Ánh sáng là yếu tố quan trọng quyết định chất lượng hình ảnh trong Machine Vision, ảnh hưởng trực tiếp đến độ rõ nét và độ tin cậy của ảnh thu được. Để đạt được hình ảnh chất lượng cao, ánh sáng phải được điều chỉnh phù hợp với từng ứng dụng cụ thể.

Các loại ánh sáng phổ biến trong Machine Vision:

Ánh sáng đồng đều: Đảm bảo độ sáng nhất quán trên toàn bộ khu vực thu ảnh, giúp tăng tính chính xác.

Ánh sáng chiếu góc: Tạo độ tương phản cao, làm nổi bật các chi tiết nhỏ trong ảnh.

Ánh sáng phản xạ: Tăng cường độ sáng bên trong vật thể, giúp cải thiện độ tương phản và chi tiết ảnh.

Ánh sáng laser: Tạo các vùng sáng tối rõ nét, hỗ trợ tốt cho phân tích các bề mặt phức tạp.

Ánh sáng hồng ngoại: Phù hợp để quan sát các bề mặt khó nhận biết bằng ánh sáng thông thường.

Khi lựa chọn hệ thống ánh sáng cho Machine Vision, nhà sản xuất cần đảm bảo rằng ánh sáng phù hợp với yêu cầu ứng dụng cụ thể, từ đó đạt hiệu quả tối ưu trong quá trình sản xuất.

Lợi ích của ứng dụng thị giác máy trong sản xuất

Ứng dụng thị giác máy (machine vision) trong sản xuất giúp cải thiện đáng kể hiệu quả và chất lượng sản phẩm, với nhiều công dụng phù hợp cho từng ngành công nghiệp và môi trường sản xuất. Machine vision được sử dụng để kiểm tra chất lượng thành phẩm, xác minh nhãn, kiểm tra lỗi, xác minh mã, kiểm tra hướng, truy xuất nguồn gốc, kiểm tra bao bì, đọc mã vạch, và nhiều hơn nữa. Dưới đây là 10 ứng dụng phổ biến của machine vision trong sản xuất:

Bảo trì tiên đoán

Camera gắn trên robot thu thập hình ảnh gửi về trung tâm xử lý để phân tích, giúp phát hiện và xử lý các vấn đề tiềm ẩn trước khi chúng gây ra sự cố.

Kiểm tra lỗi bao bì

Hình ảnh được chụp và phân tích để kiểm tra các yếu tố như màu sắc, kích thước, chiều rộng bao bì, giúp loại bỏ sản phẩm không đạt yêu cầu.

Đọc mã vạch

Đọc mã vạch thủ công gây mất thời gian và dễ sai sót. Machine vision giúp tự động hóa quá trình này, giảm lỗi và tối ưu chi phí sản xuất.

Giám sát thành phần lắp ráp

Với khả năng kiểm tra 360 độ, machine vision đảm bảo các sản phẩm được lắp ráp chính xác và kiểm tra các thuộc tính như đóng nắp, chất lượng in, và nhãn.

Phát hiện khiếm khuyết

Đảm bảo sản phẩm đạt chuẩn và không có lỗi khiếm khuyết trước khi xuất xưởng.

Kiểm tra 3D

Machine vision dùng hình ảnh độ phân giải cao để tạo mô hình 3D, giúp xác định các lỗi nhỏ trong cấu trúc mạch điện, đảm bảo dây chuyền sản xuất không bị gián đoạn.

Cải thiện an toàn lao động

Machine vision có thể theo dõi chuyển động và dự đoán các tương tác nguy hiểm giữa con người và thiết bị, giúp giảm thiểu rủi ro tai nạn.

Theo dõi và truy xuất nguồn gốc (Track & Trace)

Hỗ trợ kiểm soát trạng thái vận chuyển của hàng hóa trong từng thời điểm.

Phân tích văn bản

Machine vision có thể phân tích văn bản trên bao bì, nhãn hoặc sản phẩm để đảm bảo tính chính xác.

Nền tảng phát triển trí tuệ nhân tạo (AI)

Machine vision cung cấp dữ liệu và hình ảnh để hỗ trợ các ứng dụng AI, giúp tối ưu hóa toàn bộ quy trình sản xuất.

Intech Group là đơn vị hàng đầu cung cấp giải pháp tự động hóa toàn diện, bao gồm các ứng dụng thị giác máy trong sản xuất. Giải pháp này giúp doanh nghiệp nâng cao chất lượng sản phẩm, tăng năng suất và lợi nhuận, góp phần thúc đẩy quá trình tự động hóa trong kiểm tra và phân loại sản phẩm.

Ứng dụng của Machine Vision trong ngành công nghiệp 4.0

Được hỗ trợ bởi Camera công nghiệp, hệ thống thị giác máy có thể đo và đếm sản phẩm, tính toàn trọng lượng hoặc thể tích của chúng. Ngoài ra, thị giác máy có thể kiểm tra hàng hóa ở tốc độ cao nhất với các đặc điểm được xác định trước. Bên cạnh đó, chúng tự động trích xuất thông tin quan trọng từ dữ liệu khổng lồ hoặc giúp các chuyên gia giải thích hình ảnh bằng cách chọn lọc, tối ưu hóa và bổ sung hình ảnh. 

Ngoài ra, công nghệ này còn được ứng dụng như sau:

 Nhận diện đối tượng: Machine Vision có thể phát hiện, nhận dạng và phân loại đối tượng trong hình ảnh hoặc Video. Từ các đối tượng cơ bản như đường thẳng, hình vuông đến các đối tượng phức tạp như các sản phẩm công nghiệp.

Đo lường và kiểm tra chất lượng: Machine Vision có thể đo lường kích thước, hình dạng, vị trí và các thông số khác của đối tượng để kiểm tra chất lượng và đảm bảo tuân thủ các tiêu chuẩn chất lượng. 

Phát hiện lỗi: Machine Vision có thể phát hiện các lỗi trong quá trình sản xuất hoặc các thiết bị vật lý. Từ các lỗi cơ bản như sứt mẻ, trầy xước đến các lỗi phức tạp hơn như sự khác biệt trong màu sắc và hình dạng. 

Theo dõi và giám sát: Machine Vision có thể giám sát và theo dõi các đối tượng, quá trình sản xuất. Đồng thời cảnh báo người dùng về các sự kiện không mong muốn. 

Tự động hóa: Machine Vision có thể tự động hóa quá trình sản xuất và đo lường để giảm thiểu sự can thiệp của con người, tăng năng suất và đảm bảo tính chính xác trong sản xuất.

>>> Tham khảo thêm: Ứng dụng thị giác máy tính trong kết cấu nhà máy thông minh

Các thiết bị trong hệ thống thị giác máy

Hệ thống thị giác máy (Machine Vision) gồm nhiều thiết bị quan trọng nhằm hỗ trợ quá trình tự động hóa kiểm tra, đo lường và phân tích dữ liệu hình ảnh trong sản xuất. Dưới đây là các thiết bị cơ bản và vai trò của chúng:

1. Máy Ảnh

Máy ảnh là thiết bị chủ chốt trong hệ thống thị giác máy, dùng để thu thập hình ảnh của các đối tượng cần kiểm tra. Có nhiều loại máy ảnh được sử dụng trong thị giác máy, bao gồm:

• Máy ảnh tiêu chuẩn: Cung cấp các lựa chọn về độ phân giải và số lượng pixel phù hợp với từng ứng dụng.

• Máy ảnh thông minh: Được tích hợp bộ vi xử lý để xử lý hình ảnh trực tiếp mà không cần kết nối với máy tính.

• Máy ảnh 3D: Cung cấp khả năng quét và phân tích hình ảnh không gian ba chiều, giúp tăng độ chính xác trong kiểm tra sản phẩm.

• Máy ảnh nhiệt: Dùng để kiểm tra và giám sát các yếu tố nhiệt độ trong môi trường sản xuất, đặc biệt hữu ích trong các ngành như điện tử và ô tô.

2. Phần Mềm

Phần mềm là yếu tố thiết yếu trong hệ thống thị giác máy, giúp xử lý và hiển thị dữ liệu hình ảnh từ camera. Phần mềm trong thị giác máy có các tính năng chính sau:

• Trực quan hóa dữ liệu: Hiển thị hình ảnh mà máy ảnh thu được, giúp người vận hành dễ dàng phân tích và bảo trì hệ thống.

• Lập trình và điều khiển phần cứng: Cho phép cấu hình và điều chỉnh các chức năng của hệ thống như ánh sáng, chế độ camera, và các thuật toán xử lý hình ảnh.

• Các phần mềm có sẵn: Cung cấp các lựa chọn phù hợp với yêu cầu cụ thể của hệ thống, giúp tối ưu hóa hiệu quả và độ tin cậy trong phân tích hình ảnh.

3. Các Thiết Bị Khác

Ngoài máy ảnh và phần mềm, hệ thống thị giác máy còn cần các thiết bị hỗ trợ khác như:

• Hệ thống nhúng: Các vi xử lý hoặc bảng mạch tích hợp để xử lý dữ liệu ngay tại nơi thu thập hình ảnh.

• Khung và giá đỡ: Để cố định các thành phần của hệ thống, đảm bảo hình ảnh thu được ổn định và chính xác.

• Đèn chiếu sáng: Tạo điều kiện ánh sáng phù hợp, nâng cao chất lượng hình ảnh.

• Ống kính: Giúp điều chỉnh góc nhìn và độ phóng đại của máy ảnh.

• Máy tính: Xử lý các thuật toán phân tích phức tạp nếu hệ thống không có máy ảnh thông minh.

• Cáp kết nối: Đảm bảo dữ liệu từ máy ảnh được truyền đến máy tính hoặc thiết bị xử lý.

• Thiết bị xác minh nhãn và robot: Tích hợp để kiểm tra và xác minh chính xác nhãn sản phẩm và điều khiển các hoạt động trong dây chuyền sản xuất.

Với các thiết bị này, hệ thống thị giác máy có thể đáp ứng nhu cầu tự động hóa đa dạng, tối ưu hóa quy trình sản xuất và đảm bảo chất lượng sản phẩm.

Kết luận

Machine Vision là công nghệ giúp doanh nghiệp tự động hóa quy trình, nâng cao hiệu quả và tối ưu hóa các hoạt động kinh doanh. Với tầm quan trọng ngày càng gia tăng, các doanh nghiệp đang tích cực tìm hiểu và ứng dụng Machine Vision để mang lại lợi ích vượt trội trong sản xuất và kinh doanh.

Intech Group cung cấp các thiết bị và giải pháp chuyên sâu về Machine Vision, hệ thống vận chuyển hàng hóa tự động với hệ thống băng tải, băng chuyền, xe tự hành AGV, máy đóng gói tự động. Những sản phẩm và dịch vụ này giúp doanh nghiệp tối ưu hóa thời gian, tiết kiệm chi phí, cắt giảm nhân lực và nâng cao chất lượng sản phẩm một cách toàn diện.

Xem thêm:

Thiết bị tự động hóa là gì? 

Cải tiến trong sản xuất và những ý tưởng áp dụng hiệu quả

Các giải pháp tự động hóa giúp các nhà cung cấp dịch vụ Logistics như thế nào?