MACHINE VISION & AI VISION – GIẢI PHÁP KIỂM TRA CHẤT LƯỢNG TỰ ĐỘNG BẰNG HÌNH ẢNH

Khi máy móc có thể “nhìn” và đưa ra quyết định

Trong sản xuất công nghiệp, rất nhiều công đoạn kiểm tra chất lượng vẫn phụ thuộc vào mắt người: kiểm tra ngoại quan sản phẩm, xác định đúng/sai, đọc mã sản phẩm, kiểm tra barcode, phát hiện thiếu chi tiết hay phân loại sản phẩm.

Tuy nhiên, khi tốc độ dây chuyền ngày càng cao và yêu cầu chất lượng ngày càng khắt khe, việc kiểm tra thủ công có thể gặp nhiều hạn chế về tốc độ, tính ổn định và khả năng truy xuất dữ liệu.

Machine Vision & AI Vision cho phép máy móc có khả năng “nhìn”, phân tích hình ảnh và tự động đưa ra kết quả kiểm tra.

Một hệ thống điển hình có thể được hình dung đơn giản:

Product → Camera → Image Processing / AI → Inspection → OK / NG → Sorting

Từ một camera trên dây chuyền sản xuất, hệ thống có thể xác định sản phẩm là gì, có đúng hay không, có lỗi hay không, mã sản phẩm có chính xác hay không, sau đó gửi kết quả về PLC hoặc hệ thống điều khiển để thực hiện bước tiếp theo.

Machine Vision và AI Vision

Machine Vision truyền thống sử dụng camera kết hợp với các thuật toán xử lý ảnh để thực hiện những nhiệm vụ có quy luật tương đối rõ ràng như:

Pattern Matching – Measurement – Position Detection – Barcode Reading – OCR – Presence/Absence Inspection

Đối với những bài toán phức tạp hơn, khi hình dạng sản phẩm hoặc lỗi có nhiều biến đổi và khó mô tả bằng những quy luật cố định, AI Vision có thể được sử dụng.

Thông qua Machine Learning và Deep Learning, hệ thống có khả năng học từ dữ liệu hình ảnh để thực hiện:

Object Detection – Classification – Segmentation – Defect Detection

Chúng tôi không xem Machine Vision và AI Vision là hai công nghệ tách biệt.

Tùy vào từng bài toán thực tế, hệ thống có thể sử dụng Machine Vision truyền thống, AI Vision hoặc kết hợp cả hai để đạt được độ ổn định, tốc độ và hiệu quả phù hợp.

Kiểm tra ngoại quan sản phẩm

Camera có thể được bố trí trực tiếp trên dây chuyền để chụp hình sản phẩm trong quá trình sản xuất.

Phần mềm xử lý hình ảnh sau đó phân tích các đặc điểm cần kiểm tra và đưa ra kết quả:

Image → Inspection → OK / NG

Tùy từng ứng dụng, hệ thống có thể kiểm tra:

• Hình dạng sản phẩm

• Màu sắc

• Vị trí

• Kích thước

• Thiếu hoặc thừa chi tiết

• Lắp ráp đúng/sai

• Lỗi bề mặt

• Sai khác ngoại quan

• Sản phẩm đúng/sai

Kết quả có thể được truyền trực tiếp đến PLC để kích hoạt cơ cấu loại sản phẩm lỗi khỏi dây chuyền.

Barcode, QR Code & Code Reading

Một ứng dụng phổ biến khác của Machine Vision là đọc và xác minh mã sản phẩm.

Camera và đầu đọc công nghiệp có thể được sử dụng để đọc:

1D Barcode – 2D Code – QR Code – Data Matrix

Hệ thống không chỉ đọc mã mà còn có thể đối chiếu với thông tin sản xuất hoặc cơ sở dữ liệu.

Ví dụ:

Camera → Read Code → Database Verification → Correct / Incorrect

Qua đó có thể phát hiện sản phẩm sai mã, sai model, sai packaging hoặc hỗ trợ truy xuất sản phẩm trong quá trình sản xuất.

OCR – Đọc ký tự và thông tin trên sản phẩm

Không phải mọi thông tin đều tồn tại dưới dạng Barcode hoặc QR Code.

Trong nhiều ngành sản xuất, thông tin được in trực tiếp trên sản phẩm hoặc bao bì như:

Lot Number – Batch Number – Serial Number – Production Date – Expiry Date – Product Code

Machine Vision kết hợp OCR có thể tự động đọc những thông tin này và kiểm tra với dữ liệu yêu cầu.

Ví dụ trong ngành thực phẩm:

Product → Camera → Read Expiry Date → Verify → OK / NG

Nếu mã hoặc ngày sản xuất không đúng, thiếu hoặc không đọc được, hệ thống có thể phát cảnh báo hoặc tự động loại sản phẩm.

Phân loại sản phẩm tự động

Machine Vision và AI Vision cũng có thể đóng vai trò như một hệ thống phân loại tự động.

Camera nhận dạng sản phẩm, phần mềm xác định loại hoặc trạng thái của sản phẩm và PLC điều khiển cơ cấu phân loại.

Product → Camera → Recognition → Classification → PLC → Sorting

Tùy ứng dụng, hệ thống có thể phân loại theo:

Type – Model – Color – Size – Quality – OK/NG

Nhờ đó, một dây chuyền có thể xử lý nhiều loại sản phẩm mà không hoàn toàn phụ thuộc vào việc kiểm tra và phân loại thủ công.

Một công nghệ – Nhiều ngành công nghiệp

Machine Vision không bị giới hạn trong một ngành sản xuất cụ thể.

Food & Beverage

Trong ngành thực phẩm và đồ uống, hệ thống có thể được ứng dụng để:

• Kiểm tra bao bì

• Kiểm tra nhãn

• Đọc Barcode/QR Code

• Đọc ngày sản xuất và hạn sử dụng

• Kiểm tra sản phẩm thiếu/thừa

• Phân loại sản phẩm

• Kiểm tra ngoại quan

Garment & Textile

Trong ngành may mặc và dệt, Machine Vision có thể hỗ trợ nhận dạng và phân loại sản phẩm, kiểm tra màu sắc, vị trí, nhãn, mã sản phẩm và các đặc điểm ngoại quan.

Footwear & Leather

Đối với ngành giày da, hệ thống có thể được sử dụng để nhận dạng chi tiết, kiểm tra sự hiện diện của các thành phần, phân loại sản phẩm và hỗ trợ kiểm tra chất lượng trong quá trình sản xuất.

Woodworking & Furniture

Trong ngành chế biến gỗ và sản xuất nội thất, Machine Vision & AI Vision có thể được ứng dụng cho:

• Kiểm tra bề mặt

• Nhận dạng sản phẩm

• Phát hiện lỗi

• Kiểm tra chi tiết

• Phân loại sản phẩm

• Kiểm tra trước và sau công đoạn sơn/phủ bề mặt

Đặc biệt đối với các lỗi bề mặt có hình dạng và đặc điểm biến đổi, AI Vision có thể mở rộng khả năng kiểm tra so với các phương pháp xử lý ảnh dựa trên quy luật cố định.

Metal & General Manufacturing

Trong cơ khí và sản xuất công nghiệp nói chung, hệ thống có thể kiểm tra:

• Presence / Absence

• Part Identification

• Position & Orientation

• Dimension

• Assembly

• Surface Condition

• Barcode / QR Code

• Product Classification

Không chỉ là một camera

Một hệ thống Machine Vision công nghiệp hoàn chỉnh không đơn thuần là lắp một camera lên dây chuyền.

Chất lượng của hệ thống phụ thuộc vào sự kết hợp của nhiều thành phần:

Camera + Lens + Lighting + Trigger Sensor + Image Processing / AI + Industrial PC + PLC + Production System

Ánh sáng và quang học giúp tạo ra hình ảnh ổn định.

Camera thu nhận hình ảnh.

Machine Vision hoặc AI phân tích hình ảnh.

PLC tiếp nhận kết quả và điều khiển máy.

Database lưu lại dữ liệu kiểm tra.

Và phần mềm giúp người vận hành theo dõi kết quả.

Đây là lý do chúng tôi tiếp cận Machine Vision như một bài toán tích hợp hệ thống, thay vì chỉ là một bài toán xử lý hình ảnh.

Từ Inspection đến Traceability

Một lợi thế quan trọng của kiểm tra tự động là kết quả có thể được số hóa.

Mỗi lần kiểm tra có thể tạo ra dữ liệu:

Time → Product → Image → Code → Inspection Result → OK/NG

Dữ liệu này có thể được lưu vào Database và kết nối với các hệ thống quản lý sản xuất.

Khi đó Machine Vision không chỉ trả lời:

“Sản phẩm này OK hay NG?”

mà còn có thể hỗ trợ trả lời:

“Sản phẩm nào bị lỗi?”

“Lỗi xảy ra lúc nào?”

“Loại lỗi nào xuất hiện nhiều nhất?”

“Hình ảnh của sản phẩm tại thời điểm kiểm tra là gì?”

Đây chính là bước chuyển từ Automated Inspection sang Quality Data & Traceability.

Giải pháp được thiết kế theo từng bài toán

Không có một hệ thống camera duy nhất phù hợp cho mọi ứng dụng.

Một bài toán đọc Barcode khác hoàn toàn với kiểm tra lỗi bề mặt.

Kiểm tra kích thước khác với nhận dạng sản phẩm.

Và một hệ thống chạy 10 sản phẩm/phút cũng có yêu cầu rất khác với dây chuyền chạy hàng trăm sản phẩm/phút.

Vì vậy, chúng tôi phát triển giải pháp dựa trên từng bài toán thực tế:

Understand the Product
↓
Define the Inspection Requirement
↓
Select Camera, Lens & Lighting
↓
Develop Vision / AI Algorithm
↓
Integrate with PLC & Machine
↓
Test & Optimize
↓
Deploy to Production

Mục tiêu cuối cùng không phải là đưa AI vào mọi bài toán.

Mục tiêu là lựa chọn công nghệ phù hợp nhất để giải quyết bài toán kiểm tra của khách hàng một cách ổn định và hiệu quả.

MACHINE VISION & AI VISION

See the Product – Understand the Image – Make the Decision – Control the Process

Từ kiểm tra ngoại quan, đọc Barcode/QR Code, OCR, nhận dạng và phân loại sản phẩm đến AI-based defect detection, chúng tôi phát triển các giải pháp Machine Vision & AI Vision theo yêu cầu, có khả năng tích hợp trực tiếp với máy móc, PLC và dây chuyền sản xuất.

From Image to Decision – From Inspection to Intelligent Quality Control.