Tự động hóa sản xuất, sau Thị giác máy là gì? 

Eiindustrial We
Tự động hóa sản xuất, sau Thị giác máy là gì? 

Tự động hóa sản xuất: chờ đợi gì sau Thị giác máy? 

Chúng ta đang sống trong thời đại thương mại gia tăng, và chưa bao giờ mà kỳ vọng của người tiêu dùng lại cao đến thế. Khách hàng không ngần ngại trả lại sản phẩm bị trầy xước  đôi chút hoặc thực phẩm đã quá hạn sử dụng. Mọi lỗi nhỏ nhất trên sản phẩm đều khiến uy tín của thương hiệu hoặc nhà phân phối bị tổn hại nghiêm trọng. Một trong những biện pháp hữu hiệu nhất, giúp nhà máy kiểm soát, phát hiện sản phẩm lỗi ngay trên dây chuyền sản xuất là sử dụng các giải pháp thị giác máy (machine vision) và thị giác máy tính (computer vision ) tân tiến. Một báo cáo gần đây dự đoán rằng thị trường thị giác máy tính toàn cầu sẽ trị giá 17,4 tỷ USD vào năm 2023. Hơn nữa, một cuộc khảo sát của Deloitte với 1.100 giám đốc điều hành ở Mỹ cho thấy 57% doanh nghiệp tham gia khảo sảo đã áp dụng thị giác máy. Con số trên, thật ra, cũng  không có gì đáng ngạc nhiên. Rất nhiều doanh nghiệp trên thế giới đã áp dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và tự động hóa để tăng tốc chuỗi cung ứng, dự báo hàng tồn kho và tăng mức độ chính xác của đơn đặt hàng cũng như cải thiện việc  kiểm soát chất lượng. Khi các nhà sản xuất và nhà cung cấp dịch vụ hậu cần mải miết chạy đua để tăng số lượng hàng hóa xuất ra, thì một thế hệ thị giác máy mới cũng ra đời, giúp đơn giản hóa việc kiểm tra hàng hóa nhanh chóng và chính xác hơn. Các hệ thống tự động này đặc biệt hữu ích trong những môi trường, tình huống khó khăn mà lao động con người khó lòng tiếp cận.
Thị giác máy - Machine Vision

Thị giác máy phát hiện những lỗi mà mắt thường không nhận thấy

Thị giác máy tính giúp tăng khả năng của con người trong việc quan sát, tìm hiểu và phản ứng với một loạt các kích thích trong thời gian thực, sử dụng phân tích hình ảnh để xác định các tính năng cụ thể đã lập trình trước, so sánh hình ảnh hiện tại với kết quả mong đợi và sau đó thực thi một chức năng. Thông qua hệ thống camera được lắp đặt trên dây chuyền sản xuất, thị giác máy có thể xác định xem một bộ phận hoặc sản phẩm có đạt tiêu chuẩn hay không, bằng cách sử dụng thông tin trích xuất từ hình ảnh và so sánh với một bộ quy tắc xác định trước. Sau đó, nó có thể tự động loại bỏ các sản phẩm lỗi khỏi dây chuyền sản xuất. Ví dụ, các camera lắp đặt trên dây chuyền chiết rót có thể phát hiện xem liệu mực chất lỏng bên trong chai nước ngọt có thấp hơn so với quy định hay không. Hoặc trong môi trường kho bãi, những máy ảnh tương tự như thế có thể được sử dụng để phát hiện một vết bẩn nhỏ trên một kiện hàng, cho thấy nó đã bị rơi ở đâu đó và hàng hóa bên trong có thể bị hư hỏng. Thị giác máy cũng được sử dụng để xác nhận rằng các nhãn đã được dán đúng cách trên kiện hàng trước khi được chuyển đi. Các hệ thống thị giác máy có thể được sử dụng rộng rãi để kiểm tra dọc theo dây chuyền sản xuất. Chúng có thể chụp và phân tích hình ảnh nhanh hơn nhiều so với con người. Và với độ phân giải nâng cao — trong một số trường hợp vượt xa quang phổ thị giác của con người — máy ảnh thị giác máy tân tiến có thể nhìn thấy những lỗi mà mắt người không nhận ra được. Trước đây, thị giác máy đã được phát triển để thực hiện các tác vụ nằm ngoài trình độ kỹ năng của một kỹ sư phần mềm trung bình. Cần phải có đội ngũ lập trình viên chuyên nghiệp để tùy chỉnh và duy trì các chương trình thị giác máy này. Vì sự phức tạp đó, một số quản lý nhà máy và kỹ sư đã loại bỏ hoàn toàn công nghệ này, cho rằng nó quá tốn kém và nhiều thách thức - mặc dù họ hoàn toàn ý thức được tầm quan trọng ngày càng tăng của việc kiểm soát chất lượng. Trong nhiều trường hợp, chỉ những tổ chức lớn, giàu nguồn lực mới có thể áp dụng thị giác máy trong các hoạt động công nghiệp của họ. Nhưng mọi thứ đã thay đổi. Trong vài năm gần đây, sự kết hợp của nhiều yếu tố công nghệ đã làm cho thị giác máy trở nên dễ tiếp cận và có thể được sử dụng trên nhiều quy trình công việc và ngành nghề khác nhau. Ban đầu, chúng được ứng dụng chủ yếu trong các ngành công nghiệp điện tử và ô tô, nhưng hiện nay, thị giác máy đang mở rộng sang các lĩnh vực mới, bao gồm giám sát, y tế và dược phẩm, thực phẩm và đồ uống...
Thị giác máy phát hiện những lỗi mà mắt thường không nhận thấy
Ví dụ, các nhà sản xuất dược phẩm phải thực hiện các biện pháp kiểm soát quy trình chặt chẽ để đảm bảo mọi viên thuốc được sản xuất đều đáp ứng các tiêu chuẩn về chất lượng và độ tinh khiết. Nếu màu sắc, kích thước, hình dạng hoặc bất kỳ dấu hiệu của viên thuốc hoặc bao bì không khớp với thông số kỹ thuật được lập trình trong máy ảnh thị giác máy, người vận hành sẽ được thông báo và các sản phẩm đó sẽ bị loại bỏ khỏi dây chuyền để kiểm tra và xác minh thêm.

Học sâu giúp triển khai thị giác máy dễ dàng hơn

Thị trường tự động hóa công nghiệp đang phát triển nhanh chóng và ngày càng năng động. Sự phát triển của công nghệ AI đã nhanh chóng đến mức hầu hết những gì ba năm trước còn nằm ngoài tầm với, nay đã được giải quyết dễ dàng. Nhờ học sâu, việc thiết lập, triển khai và chạy hệ thống thị giác máy trở nên dễ dàng hơn đối với các tổ chức nhỏ hơn mà không cần nhân viên chuyên trách. Học sâu là gì? Trong AI, có một tập hợp các thuật toán được gọi là thuật toán học máy. Trong đó, lại có một nhánh nhỏ khác được gọi là thuật toán học sâu. Học sâu liên quan đến việc phát triển những phần mềm có thể học giống như con người, sử dụng dữ liệu và phân tích dự đoán để hiểu các mẫu và đưa ra quyết định. Khi công nghệ học sâu hoàn thiện, nó có thể được triển khai thường xuyên hơn, với kỳ vọng rằng sẽ được ứng dụng nhiều hơn trong ngành sản xuất, thay thế các quy trình truyền thống bằng cách sử dụng lập trình dựa trên quy tắc. Nếu như được cung cấp đủ dữ liệu học tập, máy tính có thể tự học cách nhân biệt đâu là những sản phẩm đạt yêu cầu và không đạt yêu cầu trên dây chuyền sản xuất.  Mặc dù điều này thể hiện một bước tiến lớn về khả năng ứng dụng, nhưng công nghệ AI vẫn có thể mắc sai lầm. Tuy nhiên, giống như con người, nó có thể trở nên ngày càng thông minh hơn qua việc học. Càng học nhiều, hiệu suất của nó càng trở nên chính xác và đáng tin cậy hơn. Tuy nhiên, để các thuật toán này hoạt động, cần phải nâng cao sức mạnh xử lý của máy tính. Nhờ các thế hệ chip hiện đại, nhỏ hơn nhưng chứa nhiều năng lượng hơn, các hệ thống AI đủ nhỏ để hoạt động trong cả những không gian hẹp nhất. Đây là một yếu tố quan trọng khác giúp tăng khả ứng dụng của thị giác máy.

Thị giác máy - tương lai của tự động hóa công nghiệp

Điều phối hoạt động là mục tiêu của nhiều doanh nghiệp, đòi hỏi sự phối hợp của công nghệ thông minh theo thời gian thực, hàng tồn kho và lao động của con người để thúc đẩy lợi thế cạnh tranh. Kỷ nguyên mới của thị giác máy giúp nhân viên giám sát và vận hành dễ dàng hơn các hệ thống tự động mà không yêu cầu phải am hiểu khoa học máy tính. Thị giác máy hiện có thể là một phần của quy trình sản xuất, tăng cường thu thập dữ liệu để cải thiện việc theo dõi; tăng tốc độ thu thập và đóng gói; thực hiện và hướng dẫn nhân viên hoặc người máy tích hợp Internet of Things (IoT). Máy quét và máy ảnh hiệu suất cao có thể cải thiện chức năng AI và IoT trong môi trường kho bãi. Mặc dù hệ thống thị giác máy vẫn yêu cầu công nghệ camera tiên tiến, nhưng các thiết bị liên quan lại dễ dàng quản lý hơn nhiều với phần mềm có thể tích hợp liền mạch vào hoạt động tổng thể của nhà máy. Ví dụ, thị giác máy sử dụng công nghệ hình ảnh tương tự được sử dụng trong các máy quét công nghiệp có sẵn. Sự hội tụ của các công nghệ tiên tiến vào một giải pháp tổng thể duy nhất mang lại một bước tiến mới trong công cuộc tự động hóa công nghiệp.

Nguồn Industryweek

Nội dung khác

Sản phẩm công nghiệp là gì và được phân loại như thế nào?

“Công nghiệp” được định nghĩa như sau theo Wikipedia: “ Công nghiệp , là một bộ phận của nền kinh...

TÌM HIỂU VỀ CẦN CẨU VÀ LỊCH SỬ PHÁT TRIỂN CỦA NÓ

cần cẩu (cần trục), lịch sử phát triển của cần cẩu