Machine vision là gì?

Machine vision (MV) hay còn gọi là thị giác máy móc sử dụng computer vision (thị giác máy tính) trong các ứng dụng và quy trình công nghiệp, nơi cần thực hiện một hành động hoặc kết quả cụ thể dựa trên xử lý hình ảnh và phân tích hình ảnh thực hiện bởi hệ thống vision.

Machine vision sử dụng cả phần cứng và phần mềm để hỗ trợ hướng dẫn các hoạt động, dựa vào hình ảnh được chụp bởi hệ thống. Hệ thống machine vision có thể xử lý, phân tích và đo những đặc điểm độc đáo của đối tượng từ hình ảnh chụp. Thông tin từ hình ảnh số sau đó được hệ thống sử dụng để ra quyết định.

Machine vision cung cấp cho hệ thống khả năng nhận thức môi trường và thực hiện các đo lường và quyết định mục tiêu, đó là lý do tại sao công nghệ này hữu ích và được nhiều công ty tìm kiếm để thực hiện các nhiệm vụ công nghiệp một cách đáng tin cậy và nhất quán.

Machine vision hoạt động như thế nào?

1. Machine vision hoạt động bằng cách sử dụng kết hợp các phần cứng, phần mềm và linh kiện điện tử

Hệ thống machine vision sử dụng phần cứng như camera (máy ảnh) để nhìn thấy, cùng với việc sử dụng phần mềm để kích hoạt các hành động khác nhau dựa trên phân tích của hình ảnh. Hiện nay có sẵn phần mềm machine vision tiên tiến để giúp tạo ra các ứng dụng machine vision tùy chỉnh tùy thuộc vào nhu cầu kinh doanh và công nghệ phần mềm để giúp theo dõi và quản lý các hệ thống machine vision.

2. Công nghệ machine vision sử dụng thông tin rút ra từ hình ảnh số để ra quyết định

Hãy xem hệ thống machine vision như một cách để trang bị cho thiết bị công nghiệp khả năng nhìn thấy, phân tích những gì nó thấy và thực hiện hành động dựa trên phân tích đó. Để nhìn thấy và phát hiện đối tượng một cách chính xác, hệ thống machine vision thường cần sử dụng ánh sáng tốt. Điều này có thể liên quan đến việc đặt nguồn sáng một cách tối ưu đối với camera của hệ thống.

Khi hình ảnh được xử lý, hệ thống có thể được lập trình để thực hiện một cách cụ thể dựa trên các tiêu chí đã được đặt. Nếu machine vision phát hiện khuyết điểm, hệ thống có thể được lập trình để loại trừ mục tiêu cụ thể đó khỏi dây chuyền sản xuất.

3. Sự đổi mới liên tục của machine vision cung cấp sự linh hoạt và khả năng tự động hóa lớn hơn

Ngày nay, machine vision được chấp nhận rộng rãi cho nhiều ứng dụng, bao gồm kiểm soát chất lượng và kiểm tra tự động. Điều này là do sự tiến bộ trong công nghệ đã dẫn đến việc giải quyết nhiều ứng dụng hơn bằng cách sử dụng machine vision. Các ứng dụng này bao gồm kiểm soát quy trình và sắp xếp quang học, bao gồm việc loại bỏ các vật thể không mong muốn khỏi vật liệu khối. Các ứng dụng khác bao gồm di chuyển robot, bao gồm việc định vị và hướng của các vật phẩm cần được nâng bằng cánh tay robot.

Mức độ chính xác của hệ thống machine vision

Độ chính xác của một hệ thống machine vision phụ thuộc vào độ phân giải của camera, phạm vi quan sát và kích thước của đối tượng mà hệ thống đang kiểm tra hoặc giám sát. Cần xem xét xem hệ thống có đang quan sát một đối tượng có kích thước như tem thư hay một thiết bị lớn hơn, ví dụ như một sân bóng đá, tất cả đều có thể ảnh hưởng đến độ chính xác của hệ thống machine vision.

Tuy nhiên, các hệ thống thị giác máy có thể phát hiện đối tượng rất chính xác, với một số hệ thống có thể phát hiện các khuyết tật nhỏ tới vài micron.

Sự khác biệt giữa machine vision và thị giác con người?

Thị giác của con người là một quá trình phức tạp liên quan đến mắt và não. Mặt khác, machine vision là một quá trình công nghệ sử dụng máy ảnh và phần mềm để nhìn thấy, xác định, phân biệt và phân loại các vật phẩm dựa trên kích thước, màu sắc hoặc mẫu mã sử dụng hình ảnh chụp.

Thị giác của con người có một số lợi thế so với machine vision. Ví dụ, con người giỏi giải thích các hình ảnh phức tạp và liên kết chúng với cảm xúc. Tuy nhiên, con người cũng dễ mắc lỗi, đặc biệt là khi thực hiện các nhiệm vụ lặp đi lặp lại.

Machine vision có một số lợi thế so với thị giác của con người. Ví dụ, các hệ thống machine vision nhanh hơn và chính xác hơn con người. Các hệ thống machine vision có thể hoạt động liên tục mà không cần nghỉ.

Hệ thống machine vision có thể nhận dạng đối tượng hoặc khuyết điểm trong bao lâu?

Tốc độ mà hệ thống machine vision có thể nhận dạng một đối tượng, đặc điểm hoặc khuyết điểm phụ thuộc vào 3 yếu tố cốt lõi cùng nhau trong việc chụp và xử lý hình ảnh:

• Tốc độ khung hình của camera
• Khả năng xử lý
• Độ phức tạp của công việc

Tốc độ khung hình của camera đề cập đến số khung hình mỗi giây mà nó có thể chụp. Khi hình ảnh được chụp, công nghệ machine vision bắt đầu phân tích hình ảnh, đây là nơi mà khả năng computer vision (thị giác máy tính) của hệ thống đóng vai trò chính.

Tuy nhiên, các hệ thống machine vision có thể nhận dạng đối tượng có thể rất nhanh, với một số hệ thống có thể phát hiện khuyết tật trong mili giây.

Khoảng cách mà hệ thống machine vision có thể nhìn thấy khi phát hiện đối tượng

Khoảng cách mà hệ thống machine vision có thể nhìn thấy phụ thuộc vào một số yếu tố, bao gồm độ dài tiêu cự của ống kính, độ phân giải của máy ảnh và điều kiện ánh sáng.

Tuy nhiên, các hệ thống machine vision có thể nhìn thấy một phạm vi khoảng cách rộng, từ vài milimet đến hàng trăm mét.

Sự khác nhau giữa các loại machine vision

Có hai loại machine vision chính:

1. Camera thông minh:

Camera thông minh là sự kết hợp giữa phần cứng và phần mềm vào một "khối" duy nhất trong một thiết bị phần cứng độc lập. Camera thông minh phổ biến hơn trên thị trường, nhưng chúng có khả năng hạn chế vì phần cứng xử lý được cố định.

Camera thông minh thường được sử dụng cho các nhiệm vụ machine vision đơn giản, chẳng hạn như đọc mã vạch và mã QR, phát hiện vật thể, đếm sản phẩm, kiểm tra sự hiện diện của tem nhãn,...

2. Hệ thống vision:

Hệ thống vision sử dụng camera "dumb" được kết nối với bộ điều khiển, PC/PC công nghiệp hoặc nền tảng chuyên dụng mà công ty có thể tạo. Các loại hệ thống machine vision này linh hoạt hơn. Chúng được điều chỉnh nhiều hơn cho các chức năng cụ thể, các ứng dụng cao cấp và các nhiệm vụ thách thức hơn vượt quá khả năng của camera thông minh (kiểm soát chất lượng sản phẩm, kiểm soát quá trình sản xuất, phân loại và định tuyến sản phẩm, đo lường và kiểm tra kích thước, kiểm tra bao bì)

Lợi ích của machine vision trong kiểm tra tự động

Machine vision có thể giúp cải thiện chất lượng sản phẩm và giảm chi phí

Các hệ thống machine vision được sử dụng để kiểm tra sản phẩm có thể giúp xác định các đặc điểm hoặc phát hiện các khuyết tật của sản phẩm, các lỗi chức năng và các bất thường về vật lý, đặc biệt là trong sản xuất. Ví dụ, các hệ thống machine vision có thể được sử dụng để kiểm tra chai hoặc hộp đựng và phát hiện sự hiện diện của các khuyết tật. Điều này giúp cải thiện chất lượng sản phẩm tổng thể được đưa ra bên ngoài cơ sở sản xuất hoặc nhà máy.

Công nghệ machine vision giúp tối ưu hóa hoạt động và giảm thiểu lỗi của con người

Mắt người có thể bị mỏi sau khi thực hiện các nhiệm vụ kiểm tra tẻ nhạt trong một thời gian dài. Điều này có thể dẫn đến việc tăng số lỗi. Tuy nhiên, machine vision không gặp vấn đề này. Các hệ thống machine vision tự động có xu hướng chính xác hơn, đáng tin cậy hơn và không bị mệt mỏi khi thực hiện các kiểm tra yêu cầu các nhiệm vụ giống nhau. Việc giảm thiểu lỗi của con người và tăng tốc độ của các nhiệm vụ cụ thể này có thể giúp giảm chi phí, cả về tiền bạc và thời gian.

Ngoài ra, machine vision có thể được sử dụng để kiểm tra sản phẩm với tốc độ cao, điều này không thể thực hiện được với việc kiểm tra của con người. Điều này có thể giúp tăng năng suất sản xuất.

Các ứng dụng phổ biến của machine vision

Machine vision được sử dụng trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau, với các ứng dụng phổ biến nhất bao gồm:

Kiểm tra và kiểm soát chất lượng: Machine vision được sử dụng để kiểm tra chất lượng sản phẩm, phát hiện khuyết tật và đảm bảo rằng sản phẩm đáp ứng các tiêu chuẩn chất lượng. Ví dụ, machine vision có thể được sử dụng để kiểm tra các sản phẩm điện tử để đảm bảo rằng chúng không có lỗi hàn, hoặc kiểm tra các sản phẩm thực phẩm để đảm bảo rằng chúng không bị nhiễm bẩn.

Theo dõi và phân loại sản phẩm: Machine vision có thể được sử dụng để theo dõi và phân loại sản phẩm khi chúng di chuyển trên dây chuyền sản xuất. Ví dụ, machine vision có thể được sử dụng để theo dõi các sản phẩm dược phẩm để đảm bảo rằng chúng được đóng gói đúng cách, hoặc phân loại các sản phẩm nông sản theo kích thước và màu sắc.

Xác định và định vị sản phẩm: Machine vision có thể được sử dụng để xác định và định vị sản phẩm trong không gian ba chiều. Ví dụ, machine vision có thể được sử dụng để hướng dẫn robot gắp và đặt sản phẩm, hoặc để kiểm tra vị trí của các bộ phận trên một chiếc ô tô đang được lắp ráp.

Ngoài ra, hệ thống machine vision còn có một số ứng dụng và chức năng khác như sau:

1. Quét rảnh tay trên cao (Overhead Hands-free Scanning)

• Một máy quét cố định có thể đọc mã 1D/2D trên sản phẩm trong khi người vận hành đưa sản phẩm vào máy quét.
• Ứng dụng này thích hợp để kiểm tra và quét mã vạch trên các sản phẩm có kích thước lớn hoặc khó di chuyển.

2. Theo dõi chuyển động với quét nội tuyến (In-Motion Tracking with Inline Scanning)

• Một máy quét cố định có thể đọc mã 1D/2D trên sản phẩm hoặc bưu kiện trong khi chúng di chuyển trên băng chuyền.
• Ứng dụng này thường được sử dụng trong quy trình vận chuyển và đóng gói để kiểm tra và theo dõi các sản phẩm trong thời gian chúng di chuyển từ một địa điểm đến một địa điểm khác.

3. Đảm bảo độ hiện diện và chất lượng của tem nhãn (Ensure Label Presence and Quality)

• Một máy quét cố định có thể đọc mã 1D/2D trên sản phẩm ngay sau khi tem nhãn được in.
• Ứng dụng này đảm bảo rằng tem nhãn đã được in đúng cách và hiện diện trên sản phẩm, đồng thời kiểm tra chất lượng của tem nhãn.

4. Xác nhận sự hiện diện và vị trí của tem nhãn (Confirm Label Presence and Placement)

Hệ thống machine vision có thể kiểm tra các yếu tố sau:

• Tem nhãn đã được in đúng cách (điều này liên quan đến vấn đề cung cấp mực in).
• Vị trí chính xác của tem nhãn trên sản phẩm.
• Phân loại sản phẩm dựa trên logo của dịch vụ giao hàng (courier logo).

5. Kiểm tra tính nguyên vẹn của tem nhãn (Label Integrity - Object Detection)

• Hệ thống có khả năng thực hiện kiểm tra chất lượng bằng cách xác định sự hiện diện/vắng mặt của bản in (chất lượng in).
• Đối với tính năng này, một mô hình đã được đào tạo (hình dạng hoặc logo) phải được định vị trong Khu vực Tìm kiếm và cuộc kiểm tra sẽ được đánh đấu là đạt khi Mô hình hiện diện trong Khu vực Tìm kiếm. Các công cụ này cũng có thể đo độ sáng hoặc thực hiện Đếm điểm ảnh (Pixel) và sử dụng một bộ giới hạn để đặt tiêu chí kiểm tra. Sản phẩm vượt quá giới hạn này sẽ bị đánh dấu là không đạt.

6. Xác minh sự hiện diện/vắng mặt của linh kiện (Assembly Verification - Presence/Absence Detection)

• Một camera vision kiểm tra hình ảnh để xác định xem tất cả các linh kiện của một bộ linh kiện có hiện diện hay không cho quy trình lắp ráp thủ công và tự động.
• Ứng dụng này giúp cải thiện chất lượng sản phẩm cũng như tăng hiệu suất và hiệu quả thông qua tốc độ nhanh hơn và sản lượng lớn hơn.

Lợi ích của hệ thống machine vision

Machine vision là một công nghệ đang phát triển mạnh mẽ và có nhiều lợi ích quan trọng đối với nhiều lĩnh vực khác nhau.

1. Giảm sự tương tác và kiểm tra của con người trong quy trình sản xuất

• Hệ thống machine vision giúp loại bỏ hoặc giảm thiểu sự tham gia của con người trong các quy trình kiểm tra và sản xuất.
• Điều này giúp tối ưu hóa thời gian và công sức của nhân viên, đồng thời giảm thiểu nguy cơ sai sót do yếu tố con người gây ra.

2. Tốc độ nhanh chóng

• Trung bình, một camera vision có thể kiểm tra các bộ phận nhanh hơn nhiều so với con người.
• Điều này tạo điều kiện cho quy trình sản xuất chạy nhanh hơn và tăng hiệu suất.

3. Sự đồng nhất trong kiểm tra

• Hệ thống machine vision cung cấp sự đồng nhất hơn so với kiểm tra do con người thực hiện.
• Điều này đảm bảo rằng mọi sản phẩm được kiểm tra với cùng một tiêu chuẩn, không bị ảnh hưởng bởi yếu tố con người.

4. Khả năng duy trì mức kiểm tra cao hơn so với con người

• Con người có thể tham gia vào kiểm tra trong một khoảng thời gian ngắn, trong khi hệ thống machine vision có thể hoạt động 24/7 mà không cần nghỉ.
• Điều này đảm bảo rằng không có sản phẩm nào bị bỏ sót trong quy trình kiểm tra.

5. Tự động hóa quy trình sản xuất

• Hệ thống machine vision giúp tự động hóa các công đoạn kiểm tra và sản xuất, giảm tương tác giữa con người và máy móc.
• Điều này giúp tăng hiệu suất, tiết kiệm thời gian và nguồn lực.

6. Khả năng thu thập dữ liệu từ hình ảnh

• Hệ thống machine vision không chỉ thực hiện kiểm tra mà còn cung cấp dữ liệu từ hình ảnh. Ví dụ, nếu bạn sản xuất một sản phẩm có chiều dài từ 2 inch và sự sản xuất dao động từ 2.25 inch đến 1.75 inch, hệ thống có thể học và hiểu thông qua dữ liệu được sản xuất và có sẵn.
• Điều này giúp cải thiện quy trình sản xuất và cung cấp hàng triệu điểm dữ liệu về sản phẩm.

7. Cải thiện kiểm tra, giảm chi phí, nâng cao chất lượng và loại bỏ yếu tố con người trong sản xuất

• Hệ thống machine vision giúp tối ưu hóa quy trình kiểm tra, giảm thiểu lỗi con người và cải thiện chất lượng sản phẩm.
• Điều này có thể giúp tiết kiệm chi phí và tạo ra sản phẩm chất lượng cao hơn.

8. Linh hoạt trong hoạt động

• Hệ thống machine vision cung cấp sự linh hoạt cho các quy trình sản xuất và kiểm tra.
• Nó có thể thực hiện nhiều nhiệm vụ khác nhau như đọc mã vạch 1D và 2D, kiểm tra chất lượng, xác định sự hiện diện và hướng của các bộ phận, phát hiện khuyết điểm sản phẩm, kiểm tra màu sắc và nhiều quy trình kiểm tra hình ảnh khác.

9. Khả năng nhận dạng văn bản, chữ viết tay, mã vạch và đánh dấu quang học

• Hệ thống machine vision có khả năng nhận dạng văn bản (OCR), chữ viết tay (ICR), mã vạch (OBR) và đánh dấu quang học (OMR).
• Điều này mở ra nhiều ứng dụng trong việc kiểm tra và đánh giá sản phẩm.

10. Tích hợp công nghệ machine vision với các hệ thống tự động hóa khác

• Machine vision có khả năng tích hợp với các hệ thống tự động hóa khác, bao gồm cả robot và hệ thống kiểm tra chất lượng trong quá trình sản xuất.
• Với những khả năng này, hệ thống machine vision có thể thực hiện một loạt các nhiệm vụ khác nhau, không chỉ dừng lại ở việc đọc mã vạch.

11. Xác định sự hiện diện của vật trong thùng hàng tiêu chuẩn

Hệ thống machine vision có khả năng xác định những gì có trong hộp các tông, thùng carton hoặc các thùng chứa tiêu chuẩn khác, đặc biệt hữu ích trong các ứng dụng đòi hỏi sự phân biệt về đặc điểm bao bì.

12. Xác định kích thước hoặc kiểu dáng

Công nghệ machine vision có thể xác định kích thước hoặc kiểu dáng của sản phẩm, làm cho nó hiệu quả trong nhiều ứng dụng trong lĩnh vực bán lẻ.

Như vậy, công nghệ machine vision không chỉ giúp tăng cường quy trình sản xuất và kiểm tra chất lượng, mà còn đem lại nhiều lợi ích quan trọng khác, từ tăng tốc quy trình đến tăng tính nhất quán và cải thiện khả năng quản lý dữ liệu tự động.

Ứng dụng của Machine vision

Machine vision có thể được sử dụng trong nhiều ngành công nghiệp, từ sản xuất đến chăm sóc sức khỏe. Mặc dù machine vision là một công nghệ đã tồn tại trong nhiều thập kỷ, nhưng mới đây nó mới có thể được áp dụng trong nhiều ứng dụng khác nhau.

Machine vision cho phép thiết bị công nghiệp nhìn thấy và phát hiện đặc điểm hoặc khuyết điểm, cung cấp hướng dẫn hoạt động cho các thiết bị. Hệ thống machine vision sau đó có thể sử dụng các hình ảnh thu thập được để ra quyết định nhanh chóng dựa trên những gì nó thấy. Nhiều công ty phụ thuộc vào machine vision để kiểm tra vision, kiểm soát quy trình, kiểm tra vật liệu và nhiều tác vụ khác.

Ngày nay, hệ thống machine vision đóng vai trò quan trọng trong hệ thống kiểm tra và quy trình vision, đặc biệt trong các ứng dụng công nghiệp yêu cầu một loại phản hồi vision nào đó. Hệ thống machine vision có thể được sử dụng để phát hiện khuyết điểm trong đối tượng, xác định đối tượng, theo dõi đối tượng, sắp xếp sản phẩm, nhận biết mẫu mã và màu sắc, kiểm tra đúng/sai và nhiều tác vụ khác.

Với sự tiến bộ liên tục trong công nghệ như machine learning, deep learning và phần mềm mạnh mẽ hơn, tương lai của machine vision sẽ đầy tiềm năng và ngày càng nhiều ứng dụng mà trước đây không thể thực hiện.

Nguồn: Zebra.com

 

>>> Xem thêm:

CẨM NANG VỀ CAMERA VISION (CAMERA CÔNG NGHIỆP) TỪ A ĐẾN Z CHO DOANH NGHIỆP

Tân Hưng Hà là đối tác chiến lược, phân phối các sản phẩm machine vision của Cognex tại Việt Nam

ỐNG KÍNH (LENS) LÀ GÌ? CÁC LOẠI LENS PHỔ BIẾN TRONG HỆ THỐNG MACHINE VISION

PHÂN BIỆT SỰ KHÁC NHAU GIỮA HỆ THỐNG VISION VÀ VISION SENSOR TRONG MACHINE VISION

PHÂN BIỆT SỰ KHÁC NHAU GIỮA HỆ THỐNG VISION VÀ VISION SENSOR TRONG MACHINE VISION