Thị giác máy (Machine Vision): Tổng quan và ứng dụng trong sản xuất

Thị giác máy là gì?

Thị giác máy (Machine Vision) là công nghệ sử dụng camera, cảm biến hình ảnh và thuật toán xử lý ảnh để giúp máy móc “nhìn”, phân tích và đưa ra quyết định tương tự như mắt người.

Nói đơn giản hơn:

Machine Vision chính là dùng máy móc để thay thế mắt người trong việc đo lường, kiểm tra và phán đoán.

Trong môi trường sản xuất hiện đại, thị giác máy giúp:

• Tăng tốc độ kiểm tra sản phẩm

• Giảm sai sót do con người

• Tăng độ chính xác

• Giảm chi phí vận hành

• Tự động hóa dây chuyền sản xuất

Đặc biệt, ở những môi trường:

• nguy hiểm,

• độc hại,

• yêu cầu độ chính xác cao,

• hoặc tốc độ kiểm tra quá lớn,

thì việc sử dụng mắt người gần như không còn phù hợp.

Lịch Sử Phát Triển Của Machine Vision

Machine Vision là một nhánh quan trọng của khoa học máy tính và tự động hóa công nghiệp.

Các cột mốc phát triển

Từ những năm 1950 bắt đầu nghiên cứu nhận dạng mẫu thống kê của hình ảnh 2D.

Những năm 1960, Roberts bắt đầu nghiên cứu về thị giác máy 3D.

Vào giữa những năm 1970, phòng thí nghiệm trí tuệ nhân tạo của MIT chính thức mở khóa học “Machine Vision”.

Bắt đầu từ những năm 1980, làn sóng nghiên cứu trên toàn cầu được khởi động, thị giác máy phát triển mạnh mẽ, các khái niệm và lý thuyết mới liên tục xuất hiện.

Hiện nay, thị giác máy vẫn là một lĩnh vực nghiên cứu vô cùng sôi động, các ngành liên quan bao gồm: xử lý ảnh, đồ họa máy tính, nhận dạng mẫu, trí tuệ nhân tạo, mạng nơ-ron nhân tạo, v.v.

So sánh Thị giác người và Thị giác máy

Các thành phần cấu thành một hệ thống thị giác máy

Nguyên lý hoạt động của thị giác máy

Thông qua ống kính, mục tiêu cần đo kiểm được chuyển đổi thành tín hiệu hình ảnh và chiếu lên thiết bị tiếp nhận hình ảnh (thông thường là phần tử CCD, tức linh kiện ghép điện tích), sau đó được máy tính phân tích và xử lý.

Khi ánh sáng có cường độ khác nhau chiếu lên bề mặt CCD, CCD sẽ xảy ra hiệu ứng quang điện và tạo ra lượng điện tích phân bố tương ứng. Thông qua quá trình chuyển đổi tương tự sang số (A/D), có thể thu được dữ liệu số tương ứng.

Ứng dụng của thị giác máy

1. Ứng dụng Định vị (Positioning)

Có khả năng tự động xác định vị trí của sản phẩm. Chức năng này thường được sử dụng trong lắp ráp và sản xuất tự động hoàn toàn, thường phối hợp với các cơ cấu thực thi tự động (robot tay máy, súng hàn, vòi phun, v.v.).

Ứng dụng Đo lường (Measurement)

Tức là có khả năng tự động đo kích thước bên ngoài của sản phẩm, ví dụ như đường viền hình dạng, đường kính lỗ, chiều cao, diện tích và các hạng mục đo lường khác.

Đo lường khoảng cách:

Đo lường đường tròn hoặc cung tròn:

Đo lường góc độ :

**2. Ứng dụng Kiểm tra (Detection)
**Ví dụ: kiểm tra đúng sai của bao bì, lỗi in ấn, bề mặt có vết xước hoặc hạt bất thường hay không, hư hỏng, có dầu bẩn hoặc bụi hay không, chi tiết nhựa có bị thủng hay không, các lỗi ép phun (injection molding defect) v.v.

Kiểm tra liệu Có / Không tồn tại:

Phát hiện liệu NG

Kiểm tra khiếm khuyết

Kiểm tra xước bề mặt

3. Ứng dụng Nhận dạng (Recognition)

Có thể thực hiện đọc mã ID cũng như xác minh và nhận dạng ký tự OCR/OCV.

Đọc mã QR tiêu chuẩn:

Đọc ký tự:

Nhận dạng màu sắc

Ứng dụng của thị giác máy trong các ngành công nghiệp:

Ứng dụng trong công nghiệp

Lắp ráp linh kiện trên dây chuyền sản xuất, hàn tự động, gia công cắt; tự động nối dây dẫn, căn chỉnh chip và đóng gói trên dây chuyền sản xuất mạch tích hợp quy mô lớn; tự động giám sát và lọc luồng dữ liệu trong khoan dầu mỏ, than đá; tự động phân màu và phối màu trong ngành dệt nhuộm; kiểm tra vết nứt, đoản mạch và các điểm kết nối không đạt tiêu chuẩn trên bản in, kiểm tra ký tự nhãn mác, vết nứt và bọt khí trên sản phẩm thủy tinh, v.v.

Ứng dụng trong thương mại

Tự động tuần tra cửa hàng hoặc khu vực quan trọng khác, tự động theo dõi người khả nghi và kịp thời phát cảnh báo.

Ứng dụng trong y học

Tự động kiểm tra tiêu bản nhiễm sắc thể, tiêu bản tế bào ung thư, ảnh X-quang, ảnh siêu âm để tiến hành chẩn đoán tự động; robot chó dẫn đường cho người khiếm thị, v.v.

Ứng dụng trong quân sự

Tự động giám sát mục tiêu quân sự, tự động phát hiện và theo dõi mục tiêu di động, tự động tuần tra bắt mục tiêu và xác định khoảng cách; tự động lập bản đồ, căn chỉnh ảnh vệ tinh với bản đồ địa hình, tự động đo vẽ bản đồ; quản lý tài nguyên quốc gia như rừng, mặt nước, đất đai; đồng thời có thể tự động giám sát môi trường và cảnh báo cháy, v.v.

Bài viết được tổng hợp từ nhiều tài liệu và nguồn tham khảo về Machine Vision do Chùy Tử sưu tầm và biên soạn.

Zalo cộng đồng AE Vision