Thị giác máy là gì và nó có thể giúp ích như thế nào?
Hiểu cách thị giác máy hoạt động có thể giúp bạn xác định xem thị giác máy có giải quyết được các vấn đề ứng dụng cụ thể trong sản xuất hoặc chế biến hay không.
Mọi người thường không hiểu tầm nhìn của máy (máy tính, nhân tạo) có thể và không thể làm gì đối với dây chuyền sản xuất hoặc quy trình. Hiểu cách thức hoạt động của nó có thể giúp mọi người quyết định liệu nó có giải quyết được các vấn đề trong ứng dụng hay không. Vậy chính xác thị giác máy tính là gì và nó thực sự hoạt động như thế nào?
Thị giác nhân tạo là một công nghệ hiện đại bao gồm các công cụ để thu nhận, xử lý và phân tích hình ảnh của thế giới vật chất nhằm tạo ra thông tin mà máy có thể diễn giải và sử dụng bằng các quy trình kỹ thuật số.
Việc sử dụng tầm nhìn nhân tạo trong công nghiệp
Thị giác máy tính đề cập đến việc sử dụng một hoặc nhiều camera để tự động kiểm tra và phân tích các đối tượng, thường là trong môi trường công nghiệp hoặc sản xuất. Dữ liệu kết quả sau đó có thể được sử dụng để kiểm soát các quy trình hoặc hoạt động sản xuất.
Công nghệ này tự động hóa nhiều nhiệm vụ bằng cách cung cấp cho máy móc thông tin cần thiết để đưa ra quyết định đúng đắn cho từng nhiệm vụ.
Việc sử dụng tầm nhìn nhân tạo trong công nghiệp cho phép tự động hóa các quy trình sản xuất, dẫn đến kết quả sản xuất tốt hơn thông qua việc sử dụng kiểm soát chất lượng và tính linh hoạt cao hơn ở từng giai đoạn.
Hiện nay, việc sử dụng thị giác nhân tạo công nghiệp đã cải thiện đáng kể quy trình sản xuất. Điều này giúp có thể thu được các sản phẩm có chất lượng cao hơn với chi phí thấp hơn và trong hầu hết các lĩnh vực công nghiệp, từ ô tô và thực phẩm, đến điện tử và hậu cần.
Cách sử dụng điển hình sẽ là một dây chuyền lắp ráp nơi máy ảnh được kích hoạt sau khi một thao tác được thực hiện trên một bộ phận chụp và xử lý hình ảnh. Máy ảnh có thể được lập trình để kiểm tra vị trí của một đối tượng cụ thể, màu sắc, kích thước hoặc hình dạng của nó và sự hiện diện của đối tượng.
Thị giác máy cũng có thể tìm kiếm và giải mã mã vạch ma trận 2D tiêu chuẩn hoặc thậm chí đọc các ký tự in. Sau khi kiểm tra sản phẩm, một tín hiệu thường được tạo ra để xác định những việc cần làm tiếp theo với sản phẩm. Bộ phận có thể được thả vào thùng chứa, được chuyển đến băng tải nhánh hoặc chuyển sang các hoạt động lắp ráp khác và kết quả kiểm tra được theo dõi trong hệ thống.
Trong mọi trường hợp, hệ thống thị giác máy tính có thể cung cấp nhiều thông tin về một đối tượng hơn là cảm biến vị trí đơn giản.
Ví dụ, thị giác máy tính thường được sử dụng để:
- kiểm định chất lượng,
- điều khiển robot (máy),
- thử nghiệm và hiệu chuẩn,
- kiểm soát quá trình thời gian thực,
- thu thập dữ liệu,
- giám sát máy,
- phân loại và đếm.
Nhiều nhà sản xuất sử dụng tầm nhìn máy tính tự động thay vì nhân viên kiểm tra vì nó phù hợp hơn cho việc kiểm tra lặp đi lặp lại. Nó nhanh hơn, khách quan hơn và hoạt động suốt ngày đêm.
Hệ thống thị giác máy tính có thể kiểm tra hàng trăm hoặc hàng nghìn bộ phận mỗi phút và cung cấp kết quả kiểm tra nhất quán và đáng tin cậy hơn so với con người.
Thị giác máy hoạt động như thế nào
Tế bào quang điện rời rạc là một trong những cảm biến đơn giản nhất trong lĩnh vực tự động hóa công nghiệp. Lý do chúng tôi gọi nó là "rời rạc" hoặc kỹ thuật số là vì nó chỉ có hai trạng thái: bật hoặc tắt.
Nguyên lý hoạt động của một tế bào quang điện rời rạc (cảm biến quang học) là truyền một chùm ánh sáng và xác định xem ánh sáng có bị phản xạ bởi một vật thể hay không. Nếu không có vật thì ánh sáng không bị phản xạ vào tế bào quang điện. Một tín hiệu điện, thường là 24 V, được kết nối với máy thu.
Nếu có đối tượng, tín hiệu sẽ được bật và có thể được sử dụng trong hệ thống điều khiển để thực hiện một hành động. Khi đối tượng bị xóa, tín hiệu lại tắt.
Một cảm biến như vậy cũng có thể là tương tự. Thay vì hai trạng thái, tức là tắt và bật, nó có thể trả về một giá trị cho biết lượng ánh sáng quay trở lại bộ thu của nó. Nó có thể trả về 256 giá trị, từ 0 (có nghĩa là không có ánh sáng) đến 255 (có nghĩa là có nhiều ánh sáng).
Hãy tưởng tượng hàng ngàn tế bào quang điện tương tự nhỏ được sắp xếp trong một mảng hình vuông hoặc hình chữ nhật nhằm vào một đối tượng.Điều này sẽ tạo ra hình ảnh đen trắng của đối tượng dựa trên hệ số phản xạ của vị trí mà cảm biến hướng tới. Các điểm quét riêng lẻ trong những hình ảnh này được gọi là "pixel".
Tất nhiên, hàng ngàn cảm biến quang điện nhỏ không được sử dụng để tạo ra hình ảnh. Thay vào đó, ống kính tập trung hình ảnh vào một mảng bán dẫn của máy dò ánh sáng.
Ma trận này sử dụng các mảng thiết bị bán dẫn nhạy sáng như CCD (Thiết bị ghép nối điện tích) hoặc CMOS (Chất bán dẫn oxit kim loại bổ sung). Các cảm biến riêng lẻ trong ma trận này là các pixel.
Bốn thành phần chính của một hệ thống thị giác máy tính
Bốn thành phần chính của một hệ thống thị giác máy tính là:
- ống kính và ánh sáng;
- cảm biến hình ảnh hoặc máy ảnh;
- bộ xử lý;
- một cách để truyền kết quả, cho dù thông qua kết nối đầu vào/đầu ra vật lý (I/O) hay phương thức giao tiếp khác.
Thị giác máy tính có thể sử dụng tính năng quét pixel màu và thường sử dụng mảng pixel lớn hơn nhiều. Các công cụ phần mềm được áp dụng cho các hình ảnh được chụp để xác định kích thước, định vị cạnh, chuyển động và vị trí tương đối của các phần tử với nhau.
Các ống kính chụp ảnh và truyền nó đến cảm biến dưới dạng ánh sáng. Để tối ưu hóa hệ thống thị giác máy tính, máy ảnh phải được ghép nối với các ống kính thích hợp.
Mặc dù có nhiều loại thấu kính, nhưng thấu kính tiêu cự cố định thường được sử dụng trong các ứng dụng thị giác máy tính. Ba yếu tố rất quan trọng khi lựa chọn: trường nhìn, khoảng cách làm việc, kích thước cảm biến máy ảnh.
Ánh sáng có thể được áp dụng cho một hình ảnh theo nhiều cách khác nhau. Hướng ánh sáng phát ra, độ sáng và màu sắc hoặc bước sóng của nó so với màu của mục tiêu là những yếu tố rất quan trọng cần xem xét khi thiết kế môi trường thị giác máy tính.
Mặc dù ánh sáng là một phần quan trọng để có được hình ảnh đẹp, nhưng có hai yếu tố khác ảnh hưởng đến lượng ánh sáng mà hình ảnh nhận được. Ống kính bao gồm một cài đặt gọi là khẩu độ, mở hoặc đóng để cho phép nhiều hoặc ít ánh sáng đi vào ống kính.
Kết hợp với thời gian phơi sáng, điều này xác định lượng ánh sáng chiếu vào mảng pixel trước khi bất kỳ ánh sáng nào được áp dụng. Tốc độ màn trập hoặc thời gian phơi sáng xác định thời lượng hình ảnh được chiếu lên ma trận pixel.
Trong thị giác máy tính, màn trập được điều khiển bằng điện tử, thường có độ chính xác đến mili giây. Sau khi hình ảnh được chụp, các công cụ phần mềm được áp dụng. Một số được sử dụng trước khi phân tích (tiền xử lý), một số khác được sử dụng để xác định các thuộc tính của đối tượng đang được nghiên cứu.
Trong quá trình tiền xử lý, bạn có thể áp dụng các hiệu ứng cho hình ảnh để làm sắc nét các cạnh, tăng độ tương phản hoặc lấp đầy các khoảng trống. Mục đích của những nhiệm vụ này là để cải thiện khả năng của các công cụ phần mềm khác.
Thị giác nhân tạo là một công nghệ bắt chước thị giác của con người và cho phép bạn nhận, xử lý và diễn giải các hình ảnh thu được trong quá trình sản xuất.Máy thị giác nhân tạo phân tích và giải mã thông tin nhận được trong quá trình sản xuất để đưa ra quyết định và hành động theo cách thuận tiện nhất thông qua quy trình tự động. Việc xử lý những hình ảnh này được thực hiện bằng phần mềm được liên kết với máy và dựa trên dữ liệu thu được, có thể tiếp tục các quy trình và xác định các lỗi có thể xảy ra trên dây chuyền lắp ráp.
Mục tiêu của thị giác máy tính
Dưới đây là một số công cụ phổ biến bạn có thể sử dụng để lấy thông tin về mục tiêu của mình:
- Pixel Count: Hiển thị số pixel sáng hoặc tối trong đối tượng.
- Edge Detection: Tìm cạnh của một đối tượng.
- Đo lường (metrology): đo kích thước của một vật thể (ví dụ tính bằng milimét).
- Nhận dạng mẫu hoặc khớp mẫu: Tìm kiếm, khớp hoặc đếm các mẫu cụ thể. Điều này có thể bao gồm việc phát hiện một đối tượng có thể xoay, bị ẩn một phần bởi đối tượng khác hoặc có các đối tượng khác.
- Nhận dạng ký tự quang học (OCR): Tự động đọc các văn bản như số sê-ri.
- Đọc mã vạch, ma trận dữ liệu và mã vạch 2D: Thu thập dữ liệu có trong các tiêu chuẩn mã vạch khác nhau.
- Phát hiện điểm: Kiểm tra hình ảnh để tìm các mảng pixel được kết nối với nhau (chẳng hạn như lỗ đen trong vật thể màu xám) làm điểm tham chiếu cho hình ảnh.
- Phân tích màu sắc: xác định các bộ phận, sản phẩm và đồ vật theo màu sắc, đánh giá chất lượng và làm nổi bật các yếu tố bằng màu sắc.
Mục đích của việc thu thập dữ liệu kiểm tra thường được sử dụng để so sánh với các giá trị mục tiêu để xác định đạt/không đạt hoặc tiến hành/không tiến hành.
Ví dụ: khi quét mã hoặc mã vạch, giá trị kết quả được so sánh với giá trị mục tiêu được lưu trữ. Trong trường hợp đo lường, giá trị đo được so sánh với các giá trị chính xác và dung sai.
Khi kiểm tra mã chữ và số, giá trị văn bản OCR được so sánh với giá trị đích hoặc chính xác. Để kiểm tra các khuyết tật trên bề mặt, kích thước của khuyết tật có thể được so sánh với kích thước tối đa mà tiêu chuẩn chất lượng cho phép.
kiểm soát chất lượng
Thị giác máy có tiềm năng rất lớn trong công nghiệp. Những hệ thống thị giác nhân tạo này đã được sử dụng trong robot, cho phép chúng tôi đưa ra giải pháp tự động cho các công đoạn sản xuất khác nhau, chẳng hạn như kiểm soát chất lượng hay phát hiện sản phẩm lỗi.
Kiểm soát chất lượng là một tập hợp các phương pháp và công cụ cho phép chúng tôi xác định các lỗi trong quy trình sản xuất, cũng như thực hiện các biện pháp thích hợp để loại bỏ chúng. Điều này cung cấp khả năng kiểm soát hoàn chỉnh hơn nhiều đối với sản phẩm cuối cùng, đảm bảo rằng khi đến tay người tiêu dùng, sản phẩm sẽ đáp ứng các tiêu chuẩn chất lượng cụ thể và đã được thiết lập.
Bằng cách này, các sản phẩm không đáp ứng các yêu cầu chất lượng tối thiểu sẽ bị loại khỏi quy trình, do đó loại bỏ được những gián đoạn có thể xảy ra trong quy trình sản xuất.Điều này đạt được bằng cách liên tục tiến hành kiểm tra và thử nghiệm ngẫu nhiên.
Việc sử dụng kiểm soát chất lượng trong sản xuất có một số lợi thế:
- Tăng năng suất;
- Giảm thất thoát nguyên vật liệu;
- Rớt giá;
- Chất lượng tốt nhất của sản phẩm cuối cùng.
Giao tiếp trong thị giác máy tính
Sau khi bộ xử lý và phần mềm nhận được, thông tin này có thể được truyền đến hệ thống điều khiển thông qua nhiều giao thức truyền thông tiêu chuẩn công nghiệp.
Các hệ thống thị giác máy tính chính thường hỗ trợ EtherNet/IP, Profinet và Modbus TCP. Các giao thức nối tiếp RS232 và RS485 cũng phổ biến.
I/O kỹ thuật số thường được tích hợp vào các hệ thống truyền động và đơn giản hóa việc báo cáo kết quả. Các tiêu chuẩn giao tiếp thị giác máy tính cũng có sẵn.
Phần kết luận
Các hệ thống thị giác nhân tạo có rất nhiều ứng dụng và có thể thích ứng với các ngành công nghiệp khác nhau và các nhu cầu khác nhau của từng dây chuyền sản xuất. Ngày nay, bất kỳ công ty nào sản xuất sản phẩm theo một tiêu chuẩn nhất định đều có thể tận dụng tầm nhìn máy tính như một phần của quy trình sản xuất của họ.
Hiểu các nguyên tắc vật lý và khả năng của hệ thống thị giác nhân tạo có thể hữu ích trong việc xác định liệu công nghệ đó có phù hợp với quy trình sản xuất trong một trường hợp cụ thể hay không. Nói chung, bất cứ thứ gì mắt người nhìn thấy thì máy ảnh cũng có thể nhìn thấy (đôi khi nhiều hơn, đôi khi ít hơn), nhưng việc giải mã và truyền thông tin này có thể khá phức tạp.