Thị giác máy là gì?

Thị giác máy là khả năng nhìn của máy tính; nó sử dụng một hoặc nhiều máy quay video, chuyển đổi tương tự sang số và xử lý tín hiệu số. Dữ liệu kết quả sẽ được chuyển đến máy tính hoặc bộ điều khiển robot. Thị giác máy có độ phức tạp tương tự như nhận dạng giọng nói.

Thị giác máy đôi khi được kết hợp với thuật ngữ thị giác máy tính. Công nghệ này thường được tích hợp với trí tuệ nhân tạo (AI), học máy và học kĩ càng để tăng tốc độ xử lý hình ảnh.

Thị giác máy hoạt động như thế nào?

Thị giác máy sử dụng camera để thu thập thông tin hình ảnh từ môi trường xung quanh. Sau đó, nó xử lý hình ảnh bằng cách sử dụng kết hợp phần cứng và phần mềm, đồng thời chuẩn bị thông tin để sử dụng trong các ứng dụng khác nhau. Công nghệ thị giác máy thường sử dụng quang học chuyên dụng để thu được hình ảnh. Cách tiếp cận này cho phép các đặc điểm nhất định của hình ảnh được xử lý, phân tích và đo lường.

Ví dụ: ứng dụng thị giác máy như một phần của hệ thống sản xuất có thể được sử dụng để phân tích một đặc tính nhất định của bộ phận được sản xuất trên dây chuyền lắp ráp. Nó có thể xác định xem bộ phận đó có đáp ứng các tiêu chí chất lượng sản phẩm hay không và nếu không, hãy loại bỏ bộ phận đó.

Trong cài đặt sản xuất, hệ thống thị giác máy thường cần các mục sau:

• Ánh sáng. Ánh sáng chiếu sáng vật thể hoặc cảnh để làm nổi bật các đặc điểm của nó.
• Ống kính. Điều này sẽ chụp ảnh và gửi nó đến cảm biến trong máy ảnh dưới dạng ánh sáng.
• Bảng chụp, bộ lấy khung hoặc cảm biến. Các thiết bị này phối hợp với nhau để xử lý hình ảnh từ máy ảnh và chuyển đổi nó sang định dạng kỹ thuật số dưới dạng pixel. Cảm biến hình ảnh chuyển đổi ánh sáng thành tín hiệu điện bằng cách sử dụng một trong hai chất bán dẫn oxit kim loại bổ sung công nghệ hoặc một thiết bị tích điện.
• Bộ xử lý. Bộ xử lý chạy phần mềm và các thuật toán liên quan để xử lý hình ảnh kỹ thuật số và trích xuất thông tin cần thiết.
• Thông tin liên lạc. Các hệ thống này cho phép camera thị giác máy và hệ thống xử lý giao tiếp với các phần tử khác của hệ thống lớn hơn, thường sử dụng một bộ điều khiển riêng biệt. đầu ra đầu vào tín hiệu hoặc kết nối nối tiếp.

Có hai loại camera được sử dụng trong sản xuất thị giác máy:

1. Quét khu vực. Những máy ảnh này chụp ảnh trong một khung hình duy nhất bằng cảm biến hình chữ nhật. Số lượng pixel trong cảm biến tương ứng với chiều rộng và chiều cao của hình ảnh. Camera quét khu vực được sử dụng để quét các đối tượng có cùng kích thước về chiều rộng và chiều cao.
2. Quét dòng. Những máy ảnh này xây dựng từng pixel hình ảnh. Chúng phù hợp để chụp ảnh các vật thể đang chuyển động hoặc có kích thước không đều. Cảm biến chuyển động tuyến tính trên một vật thể khi chụp ảnh. Camera quét dòng không bị giới hạn ở độ phân giải cụ thể như camera quét khu vực.

Ống kính máy ảnh có chất lượng quang học khác nhau. Hai thông số kỹ thuật quan trọng trong bất kỳ hệ thống thị giác nào là độ nhạy và độ phân giải của thấu kính, có các đặc điểm sau:

• Độ nhạy là khả năng của máy nhìn thấy trong ánh sáng mờ hoặc phát hiện các xung yếu ở mức vô hình bước sóng.
• Độ phân giải là mức độ mà máy có thể phân biệt được giữa các vật thể.

Nói chung, độ phân giải càng lớn thì tầm nhìn càng hạn chế. Độ nhạy và độ phân giải phụ thuộc lẫn nhau. Nếu các yếu tố khác không đổi thì việc tăng độ nhạy sẽ làm giảm độ phân giải và việc tăng độ phân giải sẽ làm giảm độ nhạy.

Mắt người rất nhạy cảm với các bước sóng điện từ từ 390 đến 770 nanomet. Máy quay video có thể nhạy cảm với phạm vi bước sóng rộng hơn thế nhiều. Một số hệ thống thị giác máy hoạt động ở hồng ngoại, bước sóng tia cực tím hoặc tia X.

Ống nhòm, còn được gọi là âm thanh nổi, thị giác máy yêu cầu máy tính có bộ xử lý tiên tiến. Ngoài ra, các camera có độ phân giải cao, một lượng lớn RAM và lập trình AI là cần thiết để nhận biết chiều sâu.

[Nhúng nội dung]

Các loại thị giác máy

Hệ thống thị giác máy có thể hoạt động trên nhiều chiều khác nhau dựa trên nhu cầu và yêu cầu cụ thể của một ứng dụng cụ thể.

Các loại hệ thống thị giác máy phổ biến bao gồm:

• Hệ thống thị giác 2D. Đây là những hệ thống được sử dụng rộng rãi nhất và có khả năng vượt trội trong các nhiệm vụ nhận dạng mẫu.
• Hệ thống thị giác 3D. Hoạt động ở nhiều chiều, 3D hệ thống thị giác cung cấp độ chính xác nâng cao cho mục đích đo lường và kiểm tra.
• Hệ thống quan sát dựa trên camera thông minh. Các hệ thống này sử dụng camera và phần mềm tích hợp để thực hiện nhiều nhiệm vụ liên quan đến kiểm tra.
• Hệ thống thị giác nhỏ gọn. Các hệ thống này được thiết kế khép kín và có thể tích hợp liền mạch vào các thiết bị và quy trình sản xuất hiện có.
• Hệ thống thị giác dựa trên PC. Bằng cách sử dụng xử lý máy tính và phân tích hình ảnh, các hệ thống này cho phép thực hiện các nhiệm vụ kiểm tra trực quan phức tạp hơn.
• Hình ảnh đa phổ. Để thay thế cho hình ảnh 2D thông thường, phương pháp này liên quan đến việc chụp ảnh ở nhiều bước sóng.
• Hình ảnh siêu phổ. Tương tự như chụp ảnh đa phổ, chụp ảnh siêu phổ chụp ảnh ở số lượng bước sóng lớn hơn đáng kể, tạo điều kiện thuận lợi cho việc phân tích chi tiết dữ liệu quang phổ.
• Ống kính có độ phóng đại thay đổi. Được trang bị mức phóng đại có thể điều chỉnh, những thấu kính này mang lại sự linh hoạt cao hơn trong việc thực hiện các nhiệm vụ kiểm tra.

Hệ thống thị giác máy được sử dụng như thế nào?

Các ứng dụng thị giác máy được sử dụng trong nhiều ngành công nghiệp để thực hiện các nhiệm vụ khác nhau, bao gồm:

• Phân tích thành phần điện tử. Thị giác máy được sử dụng trong việc xây dựng các bảng mạch cho các nhiệm vụ như kiểm tra chất hàn và đặt linh kiện.
• Nhận dạng ký tự quang học (OCR). OCR cho phép máy tính trích xuất văn bản in hoặc viết tay từ hình ảnh.
• Nhận dạng chữ viết tay và chữ ký. Với những tính năng này, máy tính có thể phát hiện các mẫu hình ảnh chữ viết tay và chữ ký.
• Nhận dạng đối tượng. Trong ngành công nghiệp ô tô, xe tự lái sử dụng Nhận dạng đối tượng trên hình ảnh được camera chụp để nhận biết chướng ngại vật trên đường. Hệ thống thị giác máy cũng xác định vị trí của vật thể, chẳng hạn như vị trí thích hợp của nhãn trên chai thuốc.
• Nhận dạng mẫu. Hình ảnh y tế phân tích sử dụng nhận dạng mẫu để đưa ra chẩn đoán dựa trên các công nghệ như chụp cộng hưởng từ, quét máu và quét não.
• Kiểm tra vật liệu. Khả năng thị giác máy trong hệ thống kiểm tra vật liệu đảm bảo kiểm soát chất lượng. Thị giác máy kiểm tra các sai sót, khuyết tật và chất gây ô nhiễm trong nhiều loại vật liệu và sản phẩm. Ví dụ: các hệ thống này có thể kiểm tra thuốc viên và máy tính bảng để phát hiện các vấn đề trong quá trình sản xuất.
• Kiểm tra tiền tệ. Thị giác máy được sử dụng để phân tích tiền tệ nhằm phát hiện tiền giả.
• Đếm hàng. Khả năng này được sử dụng để kiểm đếm các mặt hàng như thuốc trong gói hoặc chai trong hộp.
• Quán batheo dõi mã. Ứng dụng phổ biến này sử dụng khả năng của hệ thống thị giác máy để đọc và theo dõi mã vạch trong thời gian thực.
• Người máy. Việc sử dụng camera để hướng dẫn robot là một lĩnh vực thị giác máy đang phát triển nhanh chóng. Cả máy ảnh 2D và 3D đều quan trọng trong việc hướng dẫn robot xử lý các bộ phận riêng lẻ hoặc số lượng lớn một cách hiệu quả. Các ứng dụng này cung cấp hiệu suất cao hoàn lại vốn đầu tư bằng cách giảm nhu cầu lao động chân tay.

Lợi ích của thị giác máy

Những lợi ích chung của thị giác máy bao gồm:

• Loại bỏ lỗi của con người. Mặc dù mắt người rất ấn tượng nhưng nó không tránh khỏi sai sót. Thị giác máy vượt trội trong các phép đo định lượng nhờ độ chính xác, tính nhất quán và tốc độ của nó. Ví dụ, khi được tích hợp vào dây chuyền sản xuất, hệ thống thị giác có thể nhanh chóng kiểm tra hàng trăm hoặc thậm chí hàng nghìn bộ phận mỗi phút. Bằng cách sử dụng camera có độ phân giải cao, hệ thống thị giác máy có thể phát hiện và kiểm tra các chi tiết vật thể nhỏ mà mắt người có thể không chú ý. Hơn nữa, thị giác máy giúp loại bỏ tác động gây mệt mỏi cho người vận hành và sự khác biệt của từng cá nhân, đảm bảo việc kiểm tra nhất quán và đáng tin cậy.
• Giảm thời gian ngừng hoạt động. Hệ thống thị giác bảo vệ khỏi hư hỏng bộ phận bằng cách loại bỏ sự tiếp xúc vật lý giữa hệ thống kiểm tra và các bộ phận được sản xuất. Khi sự hao mòn gây tổn hại cho các bộ phận cơ khí, nó cũng làm giảm thời gian và chi phí liên quan đến việc sửa chữa. Máy móc hoạt động nhanh hơn vì ít cần chăm sóc hơn, cho phép các công ty đạt được thời hạn sản xuất một cách nhất quán và dễ dàng.
• Giảm chi phí. Hệ thống thị giác máy có thể tăng tốc độ sản xuất và giảm lượng lao động cần thiết để vận hành thiết bị. Nó cũng có thể giảm thiểu tỷ lệ phế liệu để ít vật liệu bị lãng phí hơn, từ đó giảm chi phí chung.
• Cải thiện sự an toàn tại nơi làm việc. Thị giác máy kết hợp với AI cải thiện sự an toàn tại nơi làm việc bằng cách giảm thiểu nhu cầu can thiệp của con người trong quá trình sản xuất. Khi vận hành những cỗ máy lớn, mạnh mẽ, nhân viên ít có nguy cơ bị thương hơn và việc họ tiếp xúc với các bộ phận và vật liệu nguy hiểm cũng bị hạn chế.
• Phát hiện sai sót. Thị giác máy có thể phát hiện những điểm bất thường của sản phẩm, chẳng hạn như vết lõm và vết trầy xước trên bề mặt. Bằng cách thiết lập cẩn thận các ranh giới phát hiện, nó phân biệt giữa các sai sót có thể chấp nhận được và không thể chấp nhận được.
• Đo lường chính xác. Hệ thống thị giác máy có thể định vị và đo các điểm cụ thể trên hình ảnh, chẳng hạn như đường kính, bán kính, khoảng cách và độ sâu. Ví dụ, điều này có thể giúp xác định đường kính trong của lỗ xi ​​lanh động cơ hoặc mức chất lỏng của thùng chứa. Thông tin này có thể được thu thập bằng camera 2D hoặc 3D.
• Xác định các lỗi in ấn. Hệ thống thị giác máy có thể dễ dàng xác định các điểm bất thường khi in, chẳng hạn như màu sắc không chính xác, bản in bị lỗi hoặc thiếu chữ. Hệ thống bắt đầu bằng cách nhập số chính hoặc hình ảnh vàng, đóng vai trò là tài liệu tham khảo cho tất cả các thành phần được sản xuất. Bất kỳ sai lệch nào so với hình ảnh chính đều được xác định kịp thời và gắn cờ để chỉnh sửa, đảm bảo bản in chính xác và chất lượng cao.

Thị giác máy trong AI

AI được sử dụng trong thị giác máy để đẩy nhanh quá trình ra quyết định. AI có thể xử lý một lượng lớn hình ảnh và thông tin dữ liệu mà trước đây rất khó thu thập.

Ví dụ về cách sử dụng AI với thị giác máy bao gồm:

• AI có thể hỗ trợ nhận dạng chữ ký và ký tự, đòi hỏi mức độ sắc thái khác nhau.
• Trong sản xuất, AI giúp nhận dạng đối tượng và kiểm tra vật liệu để cho phép hệ thống thị giác máy hiểu được các biến thể có thể chấp nhận được về hình dạng và kết cấu của vật thể hoặc vật liệu.
• In đảm bảo chất lượng, một hệ thống hỗ trợ AI có thể giải thích những điểm bất thường có thể chấp nhận được thay vì từ chối bất kỳ thứ gì không phù hợp một cách cứng nhắc với một thông số kỹ thuật.

Thị giác máy trong robot

Thị giác máy, kết hợp với AI và học sâu, mở rộng vai trò của robot trong việc thực hiện các nhiệm vụ trong dây chuyền sản xuất, chẳng hạn như chọn, phân loại, đặt và thực hiện quét dây chuyền sản xuất. Sự kết hợp công nghệ này cũng cho phép robot hoạt động trong môi trường khác, chẳng hạn như siêu thị, bệnh viện và nhà hàng.

Ví dụ về cách sử dụng thị giác máy trong chế tạo robot bao gồm:

• Một robot có thị giác máy có thể điều hướng các lối đi trong siêu thị, thu thập dữ liệu tồn kho về các sản phẩm trên kệ của cửa hàng. Nó quét các sản phẩm bằng cách sử dụng nhận dạng tần số vô tuyến (RFID) công nghệ đọc mã vạch và có thể tránh chướng ngại vật ở lối đi đông đúc. Các cửa hàng bán lẻ Amazon Go sử dụng hệ thống hỗ trợ thị giác máy để giám sát hàng tồn kho và kiểm tra khách hàng khi họ sẵn sàng thanh toán.
• Công nghệ thị giác máy cho phép tự động hóa, giúp các chuỗi quy trình trong các ứng dụng khác nhau có thể được nối mạng.
• Thị giác máy cũng giúp sự hợp tác giữa robot và con người hiệu quả hơn và an toàn hơn. Ví dụ, trong siêu thị, robot có thể được dành riêng để thực hiện quản lý hàng tồn kho nhiệm vụ để các cộng sự của con người có nhiều thời gian hơn để hỗ trợ khách hàng. Robot có thể thực hiện quét hàng tồn kho thường xuyên hơn con người với độ chính xác cao hơn. Trên dây chuyền lắp ráp, robot có thị giác máy có thể phân tích các vật liệu nguy hiểm và thực hiện các nhiệm vụ nguy hiểm khác mà không khiến công nhân gặp phải tình trạng không an toàn.
• Dữ liệu mà robot hỗ trợ thị giác máy thu thập và sử dụng có thể được xử lý trên đám mây hoặc tại cạnh của mạng, cho phép khả năng mở rộng và chi tiết phân tích dữ liệu.

Sự khác biệt giữa thị giác máy và thị giác máy tính là gì?

Trong một số trường hợp, các điều khoản thị giác máy và thị giác máy tính được sử dụng đồng nghĩa. Trong các trường hợp khác, sự phân biệt được thực hiện.

Thị giác máy thường gắn liền với các ứng dụng công nghiệp về khả năng nhìn của máy tính. Thuật ngữ thị giác máy tính thường được sử dụng để mô tả bất kỳ công nghệ nào trong đó máy tính được giao nhiệm vụ số hóa hình ảnh, xử lý dữ liệu chứa trong đó và thực hiện một số loại hành động.

Một điểm khác biệt thường được tạo ra là ở khả năng xử lý - tức là sự khác biệt giữa máy móc và máy tính. Hệ thống thị giác máy thường có sức mạnh xử lý ít hơn và được sử dụng trong Sản xuất tinh gọn môi trường, thực hiện các tác vụ thực tế ở tốc độ cao để thu được dữ liệu cần thiết để hoàn thành một công việc cụ thể. Kiểm soát chất lượng, kiểm tra vật phẩm và hướng dẫn vật thể qua dây chuyền lắp ráp là những ứng dụng phổ biến của thị giác máy.

Hệ thống thị giác máy tính thu thập càng nhiều dữ liệu càng tốt về các vật thể hoặc cảnh và nhằm mục đích hiểu đầy đủ về chúng. Thị giác máy tính tốt hơn cho việc thu thập thông tin chung, có thể chuyển giao và có thể áp dụng cho nhiều nhiệm vụ khác nhau. Nó cũng có thể được thực hiện mà không cần máy ảnh vì thuật ngữ này có thể đề cập đến khả năng xử lý hình ảnh của máy tính từ bất kỳ nguồn nào, kể cả internet. Các ứng dụng phổ biến của thị giác máy tính bao gồm ô tô tự lái, đọc sách mã vạch và thẻ RFIDvà kiểm tra lỗi sản phẩm.

Thị giác máy là một trong nhiều ứng dụng của AI trong sản xuất. Tìm hiểu khác cách các công ty sản xuất sử dụng AI nhằm đơn giản hóa quy trình kinh doanh và nâng cao hiệu quả.