Cơ chế của thị giác máy (Machine Vision) trong sản xuất công nghiệp

Thị giác máy (Machine Vision) là một trong những công nghệ quan trọng của ngành tự động hóa trong sản xuất. Với khả năng mô phỏng khả năng nhận thức hình ảnh của con người, thị giác máy giúp các hệ thống tự động nhận diện, phân tích và xử lý hình ảnh để đưa ra các quyết định trong các quy trình sản xuất. Cơ chế hoạt động của thị giác máy đóng vai trò cực kỳ quan trọng trong việc cải thiện chất lượng, năng suất và hiệu quả của các dây chuyền sản xuất. Bài viết này sẽ phân tích cơ chế hoạt động của thị giác máy trong ứng dụng sản xuất.

Khái niệm về thị giác máy

Thị giác máy là sự kết hợp giữa các hệ thống phần cứng và phần mềm để thu thập, xử lý và phân tích thông tin hình ảnh. Mục tiêu của thị giác máy là giúp máy móc có thể nhìn, hiểu và đưa ra quyết định dựa trên hình ảnh giống như con người. Trong ngành sản xuất, thị giác máy thường được sử dụng để kiểm tra chất lượng sản phẩm, phân loại, đo lường và giám sát quá trình sản xuất.

Cấu trúc của hệ thống thị giác máy

Hình 1. Cấu trúc của hệ thống thị giác máy

Một hệ thống thị giác máy đầy đủ thường bao gồm ba thành phần chính: phần cứng (camera hoặc máy quét), phần mềm xử lý hình ảnh và các thiết bị điều khiển. Cụ thể:

• Phần cứng (camera): Camera là thành phần quan trọng giúp thu thập dữ liệu hình ảnh từ môi trường sản xuất. Các loại camera phổ biến trong thị giác máy bao gồm camera CCD (Charge-Coupled Device), camera CMOS (Complementary Metal-Oxide Semiconductor), hoặc các cảm biến hình ảnh 3D. Mỗi loại camera có ưu điểm riêng, tùy thuộc vào yêu cầu kỹ thuật của hệ thống.
• Phần mềm xử lý hình ảnh: Sau khi hình ảnh được thu thập, phần mềm xử lý sẽ phân tích và xử lý các hình ảnh đó. Các thuật toán xử lý hình ảnh có thể thực hiện các tác vụ như nhận diện vật thể, đo lường, phân loại, phát hiện lỗi hoặc xác định các đặc điểm cụ thể của sản phẩm. Phần mềm này thường sử dụng các kỹ thuật như học máy (Machine Learning), nhận diện mẫu (Pattern Recognition), phân tích hình ảnh (Image Analysis) và các phương pháp đo lường chính xác.
• Thiết bị điều khiển: Hệ thống điều khiển sẽ dựa trên các quyết định do phần mềm đưa ra để điều khiển các thiết bị trong dây chuyền sản xuất. Ví dụ, nếu hệ thống phát hiện một sản phẩm lỗi, thiết bị điều khiển có thể kích hoạt cơ chế tách sản phẩm đó ra khỏi dây chuyền.

Cơ chế hoạt động của thị giác máy trong sản xuất

Hình 2. Hoạt động của thị giác máy trong sản xuất

Cơ chế hoạt động của thị giác máy trong sản xuất có thể chia thành các bước chính: thu thập dữ liệu hình ảnh, xử lý dữ liệu hình ảnh và đưa ra quyết định.

Bước 1: Thu thập hình ảnh

Quá trình bắt đầu với việc sử dụng các cảm biến hình ảnh (camera) để thu thập hình ảnh của sản phẩm hoặc đối tượng cần kiểm tra trong quá trình sản xuất. Các camera này có thể được gắn ở các vị trí khác nhau trong dây chuyền sản xuất, tùy thuộc vào mục đích sử dụng. Hệ thống có thể sử dụng camera đơn (2D) để ghi nhận các hình ảnh hai chiều của sản phẩm hoặc sử dụng camera 3D để quét hình dạng, kích thước và đặc điểm chi tiết hơn.

Ánh sáng đóng vai trò quan trọng trong việc thu thập hình ảnh chính xác. Hệ thống thị giác máy thường đi kèm với các nguồn sáng như đèn LED, đèn chiếu sáng hồng ngoại hoặc đèn laser để đảm bảo rằng hình ảnh thu được có độ tương phản và độ chi tiết tốt nhất, giúp phần mềm dễ dàng xử lý.

Bước 2: Xử lý và phân tích hình ảnh

Sau khi hình ảnh được thu thập, hệ thống sẽ bắt đầu xử lý chúng để tìm ra các đặc điểm cần thiết. Quá trình xử lý này bao gồm các bước như:

• Tiền xử lý hình ảnh: Trước khi phân tích, các hình ảnh có thể cần được tiền xử lý để loại bỏ nhiễu hoặc cải thiện độ rõ nét. Các kỹ thuật như lọc, làm mịn, hoặc cân bằng độ sáng có thể được áp dụng để tối ưu hóa chất lượng hình ảnh.
• Phân đoạn hình ảnh: Hệ thống sẽ phân tách các đối tượng trong hình ảnh, ví dụ như sản phẩm hoặc chi tiết sản phẩm, từ nền hoặc các yếu tố không liên quan. Quá trình này giúp hệ thống dễ dàng tập trung vào đối tượng cần kiểm tra.
• Nhận diện đối tượng và phân loại: Hệ thống sử dụng các thuật toán nhận diện mẫu (pattern recognition) để xác định các đối tượng trong hình ảnh. Nếu là một sản phẩm cần kiểm tra chất lượng, hệ thống sẽ nhận diện các đặc điểm như hình dáng, kích thước hoặc màu sắc. Các thuật toán học máy hoặc học sâu (deep learning) có thể được sử dụng để cải thiện độ chính xác trong việc nhận diện và phân loại.
• Phát hiện khiếm khuyết: Các lỗi hoặc khiếm khuyết trong sản phẩm, chẳng hạn như vết nứt, trầy xước, hoặc sự thiếu sót chi tiết, sẽ được phát hiện thông qua phân tích hình ảnh. Hệ thống có thể phát hiện lỗi một cách tự động và đưa ra cảnh báo hoặc loại bỏ sản phẩm lỗi khỏi dây chuyền sản xuất.

Bước 3: Ra quyết định và điều khiển

Sau khi xử lý hình ảnh, hệ thống sẽ đưa ra quyết định về trạng thái của sản phẩm, chẳng hạn như “đạt yêu cầu” hay “không đạt yêu cầu”. Nếu sản phẩm không đạt yêu cầu, hệ thống có thể kích hoạt các cơ chế tự động để loại bỏ hoặc sửa chữa sản phẩm đó. Điều này giúp đảm bảo rằng chỉ những sản phẩm đạt chất lượng mới được tiếp tục qua các bước tiếp theo trong dây chuyền sản xuất.

Hệ thống điều khiển cũng có thể điều chỉnh quá trình sản xuất dựa trên các quyết định này, như thay đổi tốc độ sản xuất, điều chỉnh máy móc hoặc đưa ra các cảnh báo cho công nhân.

Ưu điểm và thách thức

Hình 3. Ưu điểm và thách thức của hệ thống thị giác máy

• Ưu điểm: Thị giác máy trong sản xuất giúp tăng năng suất, giảm thiểu sai sót và cải thiện chất lượng sản phẩm. Các hệ thống này có thể làm việc liên tục 24/7 mà không gặp mệt mỏi, giúp tăng tốc độ sản xuất và giảm chi phí nhân công. Ngoài ra, thị giác máy cũng giúp phát hiện lỗi một cách chính xác hơn so với kiểm tra thủ công, giảm thiểu tỷ lệ lỗi và nâng cao độ tin cậy của sản phẩm.
• Thách thức: Một trong những thách thức lớn là chi phí đầu tư ban đầu cho hệ thống thị giác máy. Hệ thống cần phải được cấu hình và bảo trì đúng cách để hoạt động hiệu quả. Thêm vào đó, điều kiện môi trường thay đổi (như ánh sáng, bụi bẩn, độ chính xác yêu cầu cao) cũng có thể ảnh hưởng đến hiệu quả của hệ thống.

Kết luận

Cơ chế của thị giác máy trong sản xuất đóng vai trò quan trọng trong việc tự động hóa các quy trình kiểm tra và giám sát chất lượng. Qua các bước thu thập, xử lý và phân tích hình ảnh, hệ thống thị giác máy có thể giúp phát hiện lỗi, phân loại sản phẩm và tối ưu hóa quá trình sản xuất. Mặc dù có một số thách thức về chi phí và điều kiện môi trường, nhưng với sự phát triển không ngừng của công nghệ, thị giác máy sẽ tiếp tục trở thành một phần không thể thiếu trong các ngành sản xuất hiện đại, đóng góp to lớn vào việc nâng cao hiệu quả và chất lượng sản phẩm.

Phòng Kỹ thuật VietMRO