Kiểm tra thị giác máy tính mang lại chất lượng hoàn hảo như thế nào

Kiểm tra thủ công so với kiểm tra bằng máy trong thực tế

Tại sao thị lực của con người gặp khó khăn về tốc độ và quy mô

Có nhiều lý do để đặt câu hỏi về việc dựa vào mắt người . Các nhân viên kiểm tra bằng mắt thường bị giới hạn bởi sự mệt mỏi, khả năng tập trung và sự khác biệt trong phán đoán. Khi dây chuyền sản xuất ngày càng tăng tốc, con người khó có thể duy trì tính nhất quán trên hàng nghìn sản phẩm. Với yêu cầu cao về độ chính xác để đảm bảo sản phẩm phản ánh đúng chất lượng thương hiệu, việc kiểm tra thủ công ngày càng trở nên không phù hợp. Phương pháp này tốn kém, thiếu nhất quán và kém tin cậy. Nhiều linh kiện quá nhỏ để mắt thường có thể quan sát, còn việc sử dụng kính hiển vi lại tốn nhiều thời gian do phải liên tục điều chỉnh tiêu điểm cho từng sản phẩm. Ví dụ, độ sâu chính xác của một kim tiêm có thể không nhìn thấy được bằng mắt thường, cũng như bụi, vết xước hoặc các khuyết tật nhỏ khác trên sản phẩm. Ngoài ra, việc kiểm tra thủ công còn bị ảnh hưởng bởi yếu tố chủ quan — mỗi người vận hành có thể đưa ra đánh giá khác nhau cho cùng một sản phẩm.

Khoảng cách hiệu suất trong cài đặt âm lượng lớn

Trong sản xuất hàng loạt, những sai sót nhỏ trong quá trình kiểm tra có thể dẫn đến các vấn đề chất lượng nghiêm trọng. Hệ thống thị giác máy vượt trội trong việc kiểm tra toàn diện với hiệu suất ổn định, bất kể khối lượng hay thời gian ca làm việc.

Khi lỗi của con người gây ra sự thay đổi tốn kém

Kiểm tra thủ công dễ bị ảnh hưởng bởi sự giải thích chủ quan và thiếu tính nhất quán, điều này có thể dẫn đến các kết quả dương tính giả hoặc bỏ sót khi phát hiện khuyết tật. Những sai sót này có thể gây ra việc làm lại, thu hồi sản phẩm hoặc không hài lòng từ khách hàng—những chi phí mà công nghệ thị giác máy móc giúp tránh được. Thị giác máy trong các ứng dụng y tế đang ngày càng trở nên phổ biến vì chi phí có thể vượt xa giá trị tài chính. Ví dụ, một thiết bị cấy ghép phải được kiểm tra kỹ lưỡng. Nếu có khuyết tật sản phẩm khi nó được đưa vào cơ thể con người, hậu quả có thể rất nghiêm trọng. Thêm vào đó, các nhân viên vận hành có thể thận trọng quá mức, loại bỏ các sản phẩm tốt mà không có lý do chính đáng. Việc làm này cũng làm tăng chi phí cho nhà sản xuất và gây ra lượng lớn chất thải.

Như vậy mang lại lợi ích của việc kiểm tra thị giác tự động .

Kiểm tra bằng thị giác máy hoạt động như thế nào?

Hệ thống chụp ảnh và xử lý thời gian thực

Cốt lõi của thị giác máy là hệ thống thu nhận hình ảnh — thường là camera công nghiệp kết hợp với hệ thống chiếu sáng chuyên dụng. Hệ thống này truyền dữ liệu hình ảnh đến bộ xử lý tốc độ cao. Dữ liệu sau đó được phân tích theo thời gian thực bằng các thuật toán hoặc tập lệnh để phát hiện đặc điểm, đo kích thước và/hoặc nhận diện các bất thường.

Từ đầu vào cảm biến đến kết quả kiểm tra có thể thực hiện được

Sau khi hình ảnh được ghi lại, phần mềm như Averna Vision sẽ phân tích dữ liệu và so sánh với các tiêu chuẩn hoặc yêu cầu đã được định trước. Nếu phát hiện có bất thường, hệ thống có thể thực hiện các hành động như loại bỏ bộ phận bị lỗi hoặc gửi cảnh báo đến người vận hành.

Ứng dụng thị giác máy tiên tiến

Phát hiện tính năng và lỗi

Công nghệ thị giác máy có thể xác định các khuyết tật bề mặt, thành phần bị thiếu hoặc bất thường về cấu trúc với độ chính xác cao, ngay cả trong các cụm lắp ráp phức tạp.

Ví dụ: Sản phẩm di chuyển với tốc độ 20 đơn vị mỗi giây phải được kiểm tra kỹ lưỡng. Mục tiêu là phát hiện lỗi với độ chính xác 0,02 mm vuông.

Với tốc độ nhanh và nhu cầu về độ tin cậy lâu dài, việc kiểm tra trực quan bằng mắt thường không phải là một lựa chọn trong trường hợp này. Tuy nhiên, nếu kiểm tra thủ công như vậy sẽ liên quan đến cả một nhóm người, điều này sẽ giảm tính khách quan của quá trình kiểm tra. Machine Vision chính là giải pháp: sáu camera quan sát các sản phẩm chuyển động nhanh bằng cách sử dụng tốc độ màn trập rất ngắn và phơi sáng bằng đèn flash nhanh với ánh sáng phân cực. Điều này tạo ra hình ảnh sắc nét mà các khuyết tật của sản phẩm có thể được nhìn thấy hoàn hảo. Sau đó, phần mềm đặc biệt sẽ tìm kiếm tất cả các khuyết tật trong vòng 50 mili giây và có thể thực hiện 24 giờ một ngày (bằng cách sử dụng hệ điều hành thời gian thực hoặc FPGA). Kết quả: một hệ thống tự động vượt trội hơn hẳn so với quá trình kiểm tra của con người ở mọi khía cạnh.

Đo lường kích thước và xác nhận liều lượng chất lỏng

Đảm bảo các bộ phận đáp ứng chính xác các thông số kỹ thuật về kích thước và xác minh mức chất lỏng hoặc liều lượng chính xác trong các ứng dụng dược phẩm và thị giác máy trong các ứng dụng công nghiệp thực phẩm . Đo lường và hiệu chuẩn chính xác là yếu tố then chốt khi làm việc với các thành phần được chèn vào bên trong vật thể khác. Ví dụ, kiểm tra bằng thị giác máy có thể đảm bảo kim tiêm được đưa vào đúng vị trí trên cơ thể bệnh nhân với độ chính xác và khả năng lặp lại ở cấp độ micromet. Hệ thống cũng có thể đo liều lượng vắc-xin được tiêm thông qua đo trọng lượng và xác minh thể tích tiêm.

Dịch vụ lắp ráp chính xác và căn chỉnh chủ động mô-đun camera cũng được hưởng lợi từ khả năng đo lường chính xác của hệ thống kiểm tra bằng thị giác máy.

Nhận dạng sản phẩm và nhãn (OCR)

Gắn nhãn sản phẩm quan trọng không kém gì chính sản phẩm đó. Việc đưa ra thị trường một sản phẩm bị gắn nhãn sai có thể dẫn đến những hậu quả nghiêm trọng. Thị giác máy giúp loại bỏ rủi ro này bằng cách xác minh rằng sản phẩm có đúng nhãn, bao gồm các ký hiệu cảnh báo, mã vạch và số seri chính xác. Không dừng lại ở đó, công nghệ này còn tiến thêm một bước với khả năng đảm bảo độ rõ ràng và dễ đọc thông qua phân tích hình ảnh bằng nhận dạng ký tự quang học (OCR) hoặc xác minh ký tự quang học (OCV). OCR cho phép hệ thống đọc văn bản in, mã vạch và số seri nhằm phục vụ cho việc truy xuất nguồn gốc và tuân thủ các quy định

Phân tích màu sắc và quang phổ

Các hệ thống tiên tiến có thể phân tích độ đồng nhất về màu sắc và sử dụng công nghệ hình ảnh phổ (spectral imaging) để phát hiện thành phần vật liệu hoặc tạp chất mà mắt người không thể nhìn thấy. Việc áp dụng hình ảnh phổ hoặc các công nghệ hình ảnh khác cho màn hình hiển thị, thiết bị AR/VR và thiết bị hình ảnh y tế là rất quan trọng, vì độ chính xác về màu sắc đóng vai trò then chốt trong hiệu quả của thiết bị. Hệ thống thị giác máy sẽ chụp ảnh và so sánh với các giới hạn kiểm tra đã thiết lập để xác định kết quả đạt hoặc không đạt. Trong kiểm tra thủ công, kết quả đạt/không đạt phụ thuộc vào đánh giá chủ quan của người vận hành. Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng kết quả có thể thay đổi giữa các cá nhân, giữa các ca làm việc sáng và chiều, và giữa các ngày trong tuần. Thị giác máy mang lại kết quả nhất quán, đáng tin cậy, khách quan và có thể lặp lại, bất kể thời điểm nào trong ngày. Một ví dụ khác về phân tích màu sắc là công nghệ hình ảnh siêu phổ (hyperspectral imaging), có thể phân biệt các bộ phận tưởng chừng giống hệt nhau. Công nghệ này thường được ứng dụng trong ngành dược phẩm để xác định xem thuốc viên đã được đóng gói đúng loại hay chưa.

Phần mềm tự học trong thị giác máy

Hệ thống thông minh thích ứng với các mô hình mới như thế nào

Các hệ thống thị giác máy hiện đại sử dụng AI và học máy để thích ứng với các loại lỗi hoặc biến thể sản phẩm mới mà không cần lập trình lại thủ công. Điều này giúp chúng linh hoạt hơn trong môi trường sản xuất năng động.

Công nghệ Thị giác Máy đã phát triển vượt bậc và hiện nay có thể sánh ngang với khả năng phân tích của con người trong nhiều trường hợp. Nhờ vào các thuật toán thị giác tự học phức tạp, công nghệ hiện tại có thể xử lý hình ảnh theo cách tương tự như não người — nhưng với tốc độ nhanh hơn nhiều và xử lý đồng thời nhiều thành phần cùng lúc. Khi được cung cấp thư viện hình ảnh kèm theo thông tin bổ sung, phần mềm thông minh có thể tự học cách phát hiện lỗi mà không cần lập trình bất kỳ dòng mã nào. Thông tin bổ sung này có thể chỉ ra sản phẩm nào đạt, sản phẩm nào lỗi hoặc xác định chính xác vị trí khiếm khuyết. Ngay cả những sản phẩm có thiết kế thay đổi cũng có thể được nhận dạng một cách nhanh chóng. Ngoài ra, khi xử lý số lượng lớn sản phẩm ở tốc độ cao, lượng dữ liệu thu được là rất lớn. Hệ thống không chỉ thu thập mà còn tổ chức, phân loại dữ liệu một cách hiệu quả. Việc nhận được dữ liệu là tốt, nhưng hiểu và khai thác được giá trị từ dữ liệu đó mới thực sự quan trọng..

Sử dụng dữ liệu để dự đoán lỗi và kích hoạt can thiệp

Bằng cách phân tích dữ liệu lịch sử, hệ thống có thể dự đoán thời điểm lỗi có thể xảy ra và chủ động điều chỉnh quy trình. Điều này giúp giảm thiểu thời gian ngừng máy, lãng phí và đảm bảo hoạt động đúng theo lịch trình đề ra. Với dữ liệu thông minh mà hệ thống tạo ra, các thuật toán thông minh có thể dễ dàng phát hiện xem sự không nhất quán là dấu hiệu của lỗi sản phẩm hay sự cố từ máy móc. Thông tin này giúp đưa ra các kế hoạch bảo trì phòng ngừa hoặc thực hiện các biện pháp chủ động khác một cách kịp thời.

Tại sao các nhà sản xuất tin tưởng vào Thị giác máy

Ổn định đầu ra trong điều kiện sản xuất thay đổi

Thị giác máy có đầy đủ khả năng để nâng cao quy trình phát triển sản phẩm hoặc sản xuất khi so với mắt người. Đây là chìa khóa cho việc kiểm tra sản phẩm chính xác và đáng tin cậy, bất kể ứng dụng cụ thể là gì. Trong bối cảnh cạnh tranh ngày càng gia tăng ở mọi ngành nghề, kiểm tra bằng thị giác máy đã trở thành yếu tố khác biệt quan trọng để duy trì lợi thế cạnh tranh. Sản phẩm ngày nay cần được phát triển để đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của người tiêu dùng — nghĩa là phải nhỏ hơn, nhanh hơn và phức tạp hơn. Hệ thống thị giác máy đảm bảo chất lượng kiểm tra nhất quán, ngay cả khi điều kiện sản xuất thay đổi, giúp mang lại kết quả đầu ra ổn định và nhanh chóng

Phát hiện sự cố nhanh hơn trong các cụm lắp ráp phức tạp

Trong các hệ thống lắp ráp phức tạp, nơi việc kiểm tra thủ công diễn ra chậm hoặc không khả thi, thị giác máy là giải pháp tối ưu. Công nghệ này nhanh chóng phát hiện lỗi, giúp xử lý sự cố hiệu quả hơn và giảm thiểu rủi ro sản phẩm bị lỗi lọt ra khỏi nhà máy. Trong hầu hết mọi tình huống, tự động hóa thiết bị kiểm tra và thị giác máy đều vượt trội hơn so với khả năng quan sát của mắt và não người. Khi cạnh tranh trở nên khốc liệt, một đội ngũ máy móc được huấn luyện tốt chính là tuyến phòng thủ vững chắc nhất để bảo vệ thương hiệu của bạn. Thị giác máy kết hợp với học máy có thể phát hiện và nhận diện các mẫu dữ liệu với tốc độ đáng kinh ngạc. Nhờ đó, chúng đóng vai trò bảo vệ chất lượng sản phẩm và góp phần phát triển thương hiệu của bạn.