Thị giác máy tính (Computer Vision) trong sản xuất

Về mặt công nghệ số, Thị giác máy tính (computer vision) đã ra lâu đời và Thị giác máy tính (Computer vision) là một yếu tố thiết yếu của tự động hóa và sẽ rất quan trọng đối với việc tạo ra các nhà máy thông minh – smart factory của Công nghiệp 4.0. Không có khía cạnh nào khác của dây chuyền sản xuất nắm bắt nhiều thông tin hơn hoặc có giá trị hơn Thị giác máy tính (Computer vision) trong việc đánh giá sản phẩm và tìm ra khuyết điểm, cũng như trong việc thu thập dữ liệu để chỉ đạo hoạt động và tối ưu hóa năng suất của robot và các thiết bị khác. Không giống như các cảm biến đơn giản, cảm biến tầm nhìn tạo ra một lượng lớn dữ liệu hình ảnh, tăng cường tiện ích của chúng trong môi trường Công nghiệp 4.0.

Thị giác máy tính (computer vision) 

Thị giác máy tính khác với xử lý hình ảnh kỹ thuật số, vì nó đã được mong muốn lập bản đồ cảnh theo ba chiều. Nó tìm cách trang bị cho máy tính khả năng phân biệt, tái tạo và hiển thị cảnh quan và vật thể từ mọi phía, với tổng độ sâu của trường quang học, hoặc ‘lấy nét sâu’.Các máy Hiệp hội Vision Anh đặt nó đơn giản. Con người có thể sử dụng đôi mắt và bộ não của mình để nhìn và cảm nhận thế giới xung quanh. Thị giác máy tính (computer vision)là khoa học nhằm mục đích mang lại khả năng tương tự như đôi mắt con người.

Các nghiên cứu ban đầu đã phát triển các thuật toán cho các quy trình trực quan như trích xuất các cạnh, các dòng nhãn và mô hình đa diện từ hình ảnh và video. Những hình thức này là cơ sở của Thị giác máy tính (computer vision) ngày nay. Nhưng khoa học đã phát triển. Trong vài thập kỷ qua, toán học phát triển hơn và công nghệ tinh vi hơn đã chứng kiến ​​lý thuyết và thực tiễn tiến triển nhanh hơn. Các thuật toán hiện xem xét việc tạo bóng, kết cấu và tiêu điểm để tạo các mô hình 3D; hình ảnh có thể được ghép nối và so sánh, và máy ảnh được hiệu chỉnh, để tăng cường tái tạo lại vật thể số trên máy tính.

Hơn thế nữa, các kỹ thuật học thống kê, được hỗ trợ bởi sự gia tăng của điện toán đám mây và sức mạnh tính toán, đã mang đến những khả năng mới, bao gồm nhận dạng khuôn mặt, phân tích hành vi và kỹ thuật Machine Learning quảng cáo trí tuệ nhân tạo mới.Hình ảnh độ nét cao hơn, từ camera 4k và 10k (ngày càng được triển khai như độ phân giải mặc định trong giám sát thành phố thông minh), cho phép độ chính xác cao hơn. Máy bay không người lái, hoặc máy bay không người lái (UAV), đang cung cấp một tầm nhìn rộng hơn và cho đến nay không thể đạt được.

Ngày nay, Thị giác máy tính (computer vision)là tiêu chuẩn trong một loạt các lĩnh vực. Nó củng cố việc xử lý hình ảnh y tế trong chẩn đoán bệnh nhân, đạt được bằng cách quét cơ thể để tìm những thay đổi ác tính. Nó được quân đội sử dụng cho binh lính hoặc phương tiện của kẻ thù, cũng như trong hướng dẫn tên lửa dựa trên tầm nhìn thích ứng.

Thị giác máy tính (computer vision) cũng rất cần thiết cho các phương tiện tự trị, bao gồm cả tàu lặn, robot trên mặt đất và máy bay trên mặt trăng, UAV (Drone) , và xe quân sự và vũ khí. Nó rất quan trọng đối với xe ô tô, xe tải, xe lửa và thuyền không người lái, vì chúng được thử nghiệm và sẵn sàng trên lưới bắt đầu trong thập kỷ tới.

Cùng với hàng tá cảm biến siêu âm, Tesla trang bị cho xe ô tô của mình 8 camera vòm cung cấp tầm nhìn 360 độ xung quanh xe, ở phạm vi lên tới 250 mét. Quan điểm là dạy ô tô ‘nhìn’, phát hiện chướng ngại vật, tìm làn đường, điều hướng hành trình và đọc đèn giao thông và ‘đồ đạc’ trên đường.

Nhưng Thị giác máy tính (computer vision) đã tìm thấy một phân khúc đặc biệt hiệu quả trong các thiết lập công nghiệp. Đáng chú ý, các công cụ hình ảnh phân tích, trong các máy ảnh gắn liền với UAV, đang được sử dụng để kiểm tra các vị trí xa của giàn khoan, đường ống, nhà máy và cánh đồng.

Quan trọng hơn, Thị giác máy tính (computer vision)đang được sử dụng để tối ưu hóa dây chuyền sản xuất, và số hóa các quy trình và công nhân. Trong sản xuất, ứng dụng ‘tầm nhìn máy móc’, tự động hóa phân tích hình ảnh và chỉ đạo lực lượng lao động robot tại khu vực sản xuất, là một lĩnh vực tăng trưởng.

Trên dây chuyền sản xuất, các case study nổi bật nhất là để kiểm tra các bộ phận và sản phẩm, kiểm soát các quy trình và thiết bị và gắn cờ ‘sự kiện’ và sự không nhất quán trong chất lượng. Một số ứng dụng có thể xem xét chi tiết dưới đây.

Ứng dụng Thị giác máy tính trong Robot công nghiệp

Thị giác máy tính (Computer vision)  trích xuất thông tin liên quan từ hình ảnh để hiểu ý nghĩa của chúng. Chẳng hạn, một hệ thống thị giác máy tính (CVS) có thể thu thập và phân tích hình ảnh để nhận ra các vật thể, bao gồm kích thước và màu sắc của chúng. Khi phát hiện đối tượng này và các đặc điểm này đã được xử lý, thông tin có thể được chuyển sang các hệ thống khác để thực hiện hành động.

Hành động có thể đến từ sự can thiệp của con người, nhưng ngày càng nhiều nhà máy đang lựa chọn robot cho giải pháp nhanh hơn, an toàn hơn và hiệu quả hơn. Một số robot thậm chí còn có camera gắn trong tay hoặc đầu để cung cấp thông tin được thu thập trực tiếp cho robot.

Phân tích và hành động tự động, thông qua sự hợp tác giữa CVS và robot, có thể mở ra vô số cải tiến và khả năng cho ngành công nghiệp. Hệ thống thị giác máy tính trong các nhà máy tái chế có thể nhận ra các vật thể, như thủy tinh thông qua việc phát hiện màu sắc và hình dạng của chúng và do đó, sử dụng máy móc robot để đặt các loại kính tương tự lại với nhau.

Với sự tiến bộ trong công nghệ này, mọi người cũng có thể làm việc an toàn với robot trong cùng một không gian. Robot có camera nhúng có thể nhận ra việc tiếp cận con người và tạm dừng hoạt động của chúng hoặc chắc chắn hoạt động xung quanh con người. Robot không còn cần phải bị giam cầm trong các hộp thủy tinh vì sợ rằng chúng có thể là mối nguy hiểm cho những người lao động xung quanh.

Kiểm soát chất lượng

Robotics dẫn đến một ứng dụng rất phổ biến và tích cực của thị giác máy tính. Kiểm soát chất lượng là một quá trình tương đối đơn giản để tự động hóa. Không giống như robot, thậm chí phát hiện các sản phẩm bị lỗi, mà không thực hiện hành động tự động, có thể tiết kiệm khối lượng thời gian và cải thiện độ chính xác đáng kể. Sau khi CVS nhận ra sản phẩm bị hư hỏng, con người sau đó có thể can thiệp để loại bỏ hoặc sửa chữa nó.

Do tác động lớn của nó, không có sự tích hợp phức tạp hơn với robot, CVS được thiết kế để kiểm soát chất lượng là điểm khởi đầu tốt cho các nhà máy muốn chuyển sang tự động hóa.