Kiểm soát Chất lượng với Computer Vision

Là một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo cho phép máy tính và hệ thống có khả năng "nhìn", diễn giải và hiểu thông tin hình ảnh và video. Trong sản xuất, nó được dùng để tự động hóa việc kiểm tra và phân tích trực quan.

Hệ thống thường bao gồm một hoặc nhiều camera chụp ảnh sản phẩm trên dây chuyền, một hệ thống chiếu sáng để đảm bảo hình ảnh rõ nét, và một máy tính chạy phần mềm phân tích hình ảnh để so sánh với tiêu chuẩn chất lượng và phát hiện các sai sót.

Rất nhiều loại lỗi, bao gồm lỗi bề mặt (vết xước, vết lõm), lỗi lắp ráp (thiếu bộ phận, lắp sai vị trí), lỗi in ấn (sai màu, mờ chữ), và lỗi kích thước (không đúng hình dạng, kích thước).

Các phương pháp truyền thống đòi hỏi phải lập trình thủ công các quy tắc để phát hiện lỗi. Deep Learning, đặc biệt là Mạng n-ron tích chập (CNN), cho phép hệ thống tự học cách nhận biết lỗi từ một bộ dữ liệu lớn các hình ảnh đã được gán nhãn, giúp phát hiện các lỗi phức tạp và biến đổi một cách hiệu quả hơn.

Data augmentation là kỹ thuật tạo ra các dữ liệu huấn luyện mới từ dữ liệu hiện có bằng cách áp dụng các phép biến đổi như xoay, lật, thay đổi độ sáng. Nó quan trọng vì giúp tăng kích thước và sự đa dạng của bộ dữ liệu, làm cho mô hình AI trở nên mạnh mẽ hơn và ít bị overfitting.

Rất quan trọng, đặc biệt trên các dây chuyền sản xuất tốc độ cao. Hệ thống Computer Vision phải có khả năng chụp và phân tích hình ảnh đủ nhanh để theo kịp tốc độ của dây chuyền, đảm bảo 100% sản phẩm được kiểm tra.

Chiếu sáng là một trong những yếu tố quan trọng nhất. Ánh sáng không phù hợp có thể tạo ra bóng, phản xạ hoặc làm mờ các chi tiết, khiến hệ thống khó phát hiện lỗi. Một hệ thống chiếu sáng được thiết kế tốt sẽ làm nổi bật các khuyết tật cần tìm.

Đối với các nhiệm vụ lặp đi lặp lại và được xác định rõ ràng, Computer Vision có thể vượt trội hơn con người về tốc độ, tính nhất quán và độ bền. Tuy nhiên, con người vẫn đóng vai trò quan trọng trong việc xử lý các trường hợp phức tạp, không xác định và trong việc huấn luyện, giám sát hệ thống AI.

OpenCV (Open Source Computer Vision Library) là một thư viện mã nguồn mở hàng đầu chứa hàng ngàn thuật toán thị giác máy tính. Nó cung cấp các công cụ cần thiết để xây dựng các ứng dụng Computer Vision, từ xử lý ảnh cơ bản đến các thuật toán Machine Learning phức tạp.