Cách thị giác máy (Machine Vision) phân loại sản phẩm

Trong bối cảnh ngành sản xuất hiện đại, việc đảm bảo chất lượng sản phẩm luôn là một yếu tố quyết định đối với sự thành công của doanh nghiệp. Với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ tự động hóa, thị giác máy (Machine Vision) đã trở thành một công cụ quan trọng giúp phân loại và kiểm tra chất lượng sản phẩm trong dây chuyền sản xuất. Công nghệ này giúp tự động hóa quá trình kiểm tra, giảm thiểu sự can thiệp của con người và đảm bảo rằng chỉ những sản phẩm đạt chuẩn mới được đưa ra thị trường. Bài viết này sẽ phân tích cách mà thị giác máy phân loại sản phẩm đạt chất lượng hay không.

Khái niệm về thị giác máy trong sản xuất

Hình 1. Khái niệm về thị giác máy trong sản xuất

Thị giác máy là một hệ thống tự động giúp máy móc có khả năng nhận diện và phân tích hình ảnh giống như con người. Được sử dụng chủ yếu trong các quy trình kiểm tra và giám sát chất lượng sản phẩm, hệ thống thị giác máy có thể phát hiện các khiếm khuyết, đo lường kích thước, hình dạng, và phân loại sản phẩm dựa trên các tiêu chí đã được lập trình sẵn. Các hệ thống này có thể sử dụng camera, cảm biến hình ảnh và các thuật toán xử lý hình ảnh để thực hiện các nhiệm vụ phân loại và kiểm tra sản phẩm.

Quy trình phân loại chất lượng sản phẩm

Quy trình phân loại sản phẩm trong hệ thống thị giác máy bao gồm ba bước cơ bản: thu thập hình ảnh, xử lý hình ảnh và phân loại sản phẩm. Mỗi bước này đóng vai trò quan trọng trong việc xác định liệu sản phẩm có đạt yêu cầu chất lượng hay không.

Bước 1: Thu thập hình ảnh

Hình 2. Minh họa Thị giác máy thu thập hình ảnh

Quá trình bắt đầu khi hệ thống thị giác máy thu thập hình ảnh của sản phẩm trong dây chuyền sản xuất. Các camera sẽ được đặt ở những vị trí chiến lược để quan sát sản phẩm từ nhiều góc độ khác nhau. Các loại camera sử dụng trong thị giác máy có thể là camera 2D (CCD hoặc CMOS) để thu thập hình ảnh phẳng hoặc camera 3D (LiDAR, laser scanning) để quét và đo lường kích thước, hình dạng của sản phẩm.

Hệ thống sẽ sử dụng các nguồn sáng như đèn LED hoặc đèn laser để tạo ra độ tương phản cao, giúp hệ thống thu được hình ảnh rõ ràng và chính xác, tránh ảnh hưởng của các yếu tố môi trường như ánh sáng thay đổi hoặc bóng đổ.

Bước 2: Xử lý hình ảnh

Hình 3. Minh họa Thị giác máy xử lý hình ảnh

Sau khi thu thập được hình ảnh, dữ liệu này sẽ được chuyển đến phần mềm xử lý hình ảnh để phân tích. Trong bước này, hệ thống thực hiện các công việc như:

• Tiền xử lý hình ảnh: Các thuật toán tiền xử lý sẽ làm mịn hình ảnh, loại bỏ nhiễu hoặc cải thiện độ sáng để tối ưu hóa chất lượng hình ảnh. Các bước tiền xử lý này giúp loại bỏ các yếu tố không mong muốn, giúp phần mềm có thể dễ dàng nhận diện các đặc điểm quan trọng của sản phẩm.
• Phân đoạn hình ảnh: Đây là quá trình tách sản phẩm ra khỏi nền và các đối tượng không liên quan, giúp hệ thống tập trung vào các đặc điểm của sản phẩm cần kiểm tra. Trong trường hợp sản phẩm có nhiều chi tiết hoặc cấu trúc phức tạp, phân đoạn sẽ giúp tách các phần tử quan trọng như đường viền, hình dáng, hoặc các chi tiết nhỏ khác.
• Nhận diện và phân tích đặc điểm: Hệ thống sẽ sử dụng các thuật toán nhận diện mẫu để phân tích các đặc điểm của sản phẩm, chẳng hạn như hình dáng, kích thước, màu sắc, hoặc các vết nứt, vết trầy xước trên bề mặt. Các thuật toán học máy (Machine Learning) hoặc học sâu (Deep Learning) có thể được sử dụng để phát hiện các khiếm khuyết hoặc sự không đồng đều trong sản phẩm.

Bước 3: Phân loại và ra quyết định

Hình 4. Minh họa Thị giác máy phân loại và ra quyết định

Dựa trên kết quả phân tích hình ảnh, hệ thống sẽ đưa ra quyết định về chất lượng của sản phẩm. Các sản phẩm sẽ được phân loại vào các nhóm như “đạt chất lượng” hoặc “không đạt chất lượng” dựa trên các tiêu chí đã được lập trình sẵn.

• Sản phẩm đạt yêu cầu: Nếu sản phẩm đáp ứng tất cả các yêu cầu về kích thước, hình dáng và không có khiếm khuyết nào, hệ thống sẽ phân loại sản phẩm này vào nhóm “đạt chất lượng”. Sản phẩm sẽ tiếp tục đi qua các công đoạn tiếp theo trong dây chuyền sản xuất hoặc đóng gói để xuất xưởng.
• Sản phẩm không đạt yêu cầu: Nếu phát hiện sản phẩm có khiếm khuyết như vết nứt, vết trầy xước, lỗi về kích thước hoặc hình dáng, hệ thống sẽ phân loại sản phẩm vào nhóm “không đạt chất lượng”. Trong trường hợp này, sản phẩm sẽ bị loại ra khỏi dây chuyền sản xuất hoặc được gửi đến khu vực sửa chữa.

Ngoài ra, hệ thống thị giác máy còn có thể gửi thông báo đến các nhân viên để tiến hành kiểm tra lại hoặc điều chỉnh quy trình sản xuất nếu có sự xuất hiện của lỗi lặp lại trong các sản phẩm.

Các tiêu chí để phân loại sản phẩm đạt hay không đạt

Việc phân loại sản phẩm dựa trên các tiêu chí rõ ràng đã được xác định từ trước, tùy vào từng loại sản phẩm và yêu cầu của ngành sản xuất. Các tiêu chí này có thể bao gồm:

• Kích thước và hình dạng: Đối với các sản phẩm có yêu cầu về kích thước chính xác, như linh kiện điện tử hoặc bộ phận máy móc, hệ thống thị giác máy sẽ đo lường kích thước của sản phẩm và so sánh với các thông số tiêu chuẩn. Sản phẩm không đạt yêu cầu sẽ bị loại bỏ nếu sai lệch quá lớn so với kích thước chuẩn.
• Vết nứt, vết trầy xước: Trong các ngành sản xuất như ô tô, điện tử hoặc thực phẩm, các khiếm khuyết như vết nứt, vết trầy xước trên bề mặt sản phẩm có thể ảnh hưởng đến chất lượng và tính thẩm mỹ. Hệ thống thị giác máy sẽ phát hiện và phân loại các sản phẩm có khiếm khuyết này.
• Màu sắc: Đối với các sản phẩm yêu cầu màu sắc đồng đều, như bao bì hoặc linh kiện nhựa, hệ thống sẽ so sánh màu sắc của sản phẩm với màu chuẩn đã được lập trình và phân loại sản phẩm dựa trên tiêu chí này.
• Lỗi sản xuất: Các lỗi sản xuất như sự thiếu hụt chi tiết, lỗi hàn hoặc sai sót trong lắp ráp cũng là những yếu tố quan trọng để phân loại sản phẩm,…

Ưu điểm của việc sử dụng thị giác máy trong phân loại sản phẩm

• Tăng năng suất và hiệu quả: Thị giác máy có thể làm việc liên tục 24/7 mà không gặp mệt mỏi, giúp tăng tốc độ sản xuất và kiểm tra sản phẩm.
• Độ chính xác cao: Với khả năng nhận diện lỗi nhỏ nhất mà mắt người khó có thể nhìn thấy, hệ thống thị giác máy giúp đảm bảo chất lượng sản phẩm một cách chính xác và đồng đều.
• Giảm chi phí nhân công: Việc tự động hóa quá trình kiểm tra chất lượng giúp giảm thiểu chi phí nhân công và giảm thiểu sai sót do yếu tố con người.

Kết luận

Thị giác máy đóng vai trò quan trọng trong việc phân loại sản phẩm đạt chất lượng trong các dây chuyền sản xuất hiện đại. Nhờ vào khả năng thu thập, xử lý và phân tích hình ảnh chính xác, hệ thống thị giác máy giúp tự động hóa quá trình kiểm tra và phân loại sản phẩm, đảm bảo rằng chỉ những sản phẩm đạt yêu cầu mới được xuất xưởng. Công nghệ này không chỉ nâng cao hiệu quả sản xuất mà còn giúp cải thiện chất lượng sản phẩm và giảm thiểu chi phí sản xuất, góp phần quan trọng vào sự thành công của các doanh nghiệp trong kỷ nguyên công nghiệp 4.0.

Phòng Kỹ thuật VietMRO