Giải pháp kiểm tra bề mặt sản phẩm bằng thị giác máy

Kiểm tra bề mặt sản phẩm là gì?

Kiểm tra bề mặt (Surface Inspection) là quá trình đánh giá trạng thái vật lý bề mặt của sản phẩm để phát hiện các lỗi như:

• Vết xước (scratch)
• Vết nứt (crack)
• Lỗ nhỏ, rỗ bề mặt (pit, pore)
• Đốm màu khác lạ (stain, discoloration)
• Vết lõm, méo (dent, deformation)
• Bụi bẩn, dầu mỡ bám dính
• Các dị vật nhỏ li ti

Các lỗi này có thể xuất hiện do nguyên liệu đầu vào kém, quá trình sản xuất sai sót hoặc tác động ngoại lực trong quá trình vận chuyển.

Tại sao cần ứng dụng thị giác máy vào kiểm tra bề mặt?

Trước đây, việc kiểm tra bề mặt chủ yếu dựa vào công nhân thị giác. Tuy nhiên, phương pháp này có nhiều hạn chế:

• Phụ thuộc vào kinh nghiệm người kiểm tra.
• Dễ sai sót khi sản lượng lớn hoặc môi trường thiếu sáng.
• Không phát hiện được lỗi nhỏ dưới 0.1 mm.
• Tốc độ kiểm tra chậm, không phù hợp với dây chuyền tự động hóa.

Trong khi đó, hệ thống thị giác máy mang lại:

• Tốc độ cao: Kiểm tra hàng trăm sản phẩm/phút.
• Độ chính xác vượt trội: Phát hiện lỗi cực nhỏ (từ vài micron).
• Ổn định: Không mệt mỏi, không sai sót theo ca làm việc.
• Tích hợp dễ dàng: Có thể kết nối với robot, PLC, hệ thống MES.

Cấu trúc hệ thống thị giác máy kiểm tra bề mặt

Một hệ thống kiểm tra bề mặt bằng thị giác máy thông thường bao gồm:

• Camera công nghiệp: Độ phân giải cao (5MP, 12MP, 20MP…) tùy theo yêu cầu chi tiết kiểm tra.
• Ống kính chuyên dụng: Phù hợp với kích thước, khoảng cách sản phẩm.
• Nguồn sáng đặc biệt:
  • Ánh sáng đồng đều (dome light, coaxial light) để loại bỏ bóng đổ.
  • Ánh sáng xiên (dark field) để làm nổi bật vết xước nhỏ.
• Bộ xử lý hình ảnh: Máy tính công nghiệp IPC hoặc smart camera xử lý ngay tại chỗ.
• Phần mềm thị giác: Phát hiện lỗi tự động theo thuật toán AI, deep learning hoặc các thuật toán truyền thống như phát hiện cạnh (edge detection), phân tích texture.

Các phương pháp chiếu sáng trong kiểm tra bề mặt

Ánh sáng là yếu tố quyết định tới hiệu quả kiểm tra lỗi bề mặt. Một số kỹ thuật phổ biến:

• Đèn Dome Light: Chiếu sáng toàn bộ bề mặt, tránh bóng mờ. Thích hợp để kiểm tra đốm màu, vết ố.
• Đèn Dark Field: Ánh sáng xiên từ nhiều hướng, làm nổi bật vết trầy, nứt nhỏ.
• Đèn Coaxial Light: Ánh sáng đồng trục với camera, chuyên kiểm tra bề mặt bóng như kim loại đánh bóng, kính.
• Đèn Line Scan Light: Cho ứng dụng kiểm tra cuộn sản phẩm hoặc bề mặt dài liên tục.

Kết hợp đúng nguồn sáng sẽ giúp hệ thống “nhìn thấy” lỗi mà mắt thường không thể phát hiện.

Ứng dụng kiểm tra bề mặt sản phẩm thực tế

• Ngành điện tử: Kiểm tra bề mặt bảng mạch PCB, phát hiện vết hàn lỗi, vết xước vi mô.
• Ngành ô tô: Kiểm tra vết xước, vết lõm trên thân vỏ xe, kính chắn gió.
• Ngành thực phẩm: Phát hiện sản phẩm có bề mặt mốc, vết nứt vỏ.
• Ngành dược phẩm: Đảm bảo bề mặt viên thuốc không nứt vỡ, không dị vật.

Thách thức trong kiểm tra bề mặt bằng thị giác máy

• Độ tương phản thấp: Một số lỗi rất khó nhìn nếu màu sắc bề mặt không đồng đều.
• Nhiễu nền: Vật liệu có hoa văn, gồ ghề tự nhiên (ví dụ da, vải) làm khó phân biệt lỗi thật.
• Quá nhiều loại lỗi: Cần thiết kế thuật toán đủ thông minh hoặc ứng dụng deep learning để xử lý.
• Ánh sáng thay đổi: Đèn yếu đi theo thời gian, môi trường bụi bẩn ảnh hưởng đến chất lượng ảnh.

Để giải quyết những thách thức này, cần thiết kế hệ thống kỹ lưỡng từ đầu và có kế hoạch bảo trì định kỳ.

Xu hướng tương lai: Deep Learning trong kiểm tra bề mặt

Thay vì lập trình các quy tắc phát hiện lỗi truyền thống, nhiều nhà máy đã ứng dụng Deep Learning:

• Máy tự học từ hình ảnh mẫu (OK/NOK).
• Có khả năng nhận diện lỗi “hiếm” hoặc không thể mô tả chính xác bằng thuật toán truyền thống.
• Cải thiện độ chính xác và giảm tỷ lệ sai sót nhờ khả năng tự thích nghi.

Một số hãng lớn như Cognex, Keyence, Basler hiện nay đã tích hợp module Deep Learning trong phần mềm thị giác máy thương mại.

Kết luận

Kiểm tra bề mặt sản phẩm bằng thị giác máy là giải pháp then chốt để doanh nghiệp đảm bảo chất lượng, giảm phế phẩm và nâng cao năng lực cạnh tranh.
Việc đầu tư hệ thống phù hợp, tối ưu hóa ánh sáng và áp dụng công nghệ AI mới sẽ giúp nhà máy đạt được hiệu quả kiểm tra tốt nhất, đồng thời chuẩn bị sẵn sàng cho những tiêu chuẩn sản xuất ngày càng khắt khe trong tương lai.