Xây dựng hệ thống kiểm tra thị giác dựa trên camera mà không cần chuyên môn về AI

Mọi sản phẩm chúng ta sử dụng, cho dù là điện thoại, vật phẩm đóng gói hay phụ tùng ô tô, đều phải trải qua một hình thức kiểm tra chất lượng trước khi đến tay người tiêu dùng cuối cùng. Theo truyền thống, công việc này thường được thực hiện thủ công hoặc bằng các hệ thống dựa trên quy tắc đơn giản. Mặc dù các phương pháp này có hiệu quả, nhưng chúng thường chậm, không nhất quán và khó mở rộng khi sản lượng tăng lên.

Để cải thiện quy trình kiểm tra chất lượng, nhiều ngành công nghiệp đang chuyển hướng sang thị giác máy tính, một nhánh của trí tuệ nhân tạo giúp máy móc hiểu được hình ảnh và video. Ví dụ, các model thị giác AI như Ultralytics YOLO26 có thể giúp phát hiện, phân loại và định vị các lỗi với độ chính xác cao.

Trong môi trường sản xuất thực tế, các model này có thể được sử dụng để phân tích hình ảnh thu được trực tiếp từ các dây chuyền lắp ráp tốc độ cao. Khi sản phẩm di chuyển qua các giai đoạn khác nhau, camera công nghiệp sẽ theo dõi chúng và hệ thống sẽ kiểm tra các vấn đề như vết xước, thiếu linh kiện hoặc sai lệch vị trí. Điều này giúp việc phát hiện lỗi nhanh hơn và nhất quán hơn, đồng thời hỗ trợ kiểm tra với lưu lượng cao.

Trước đây, việc xây dựng các hệ thống này đòi hỏi nhiều công cụ và chuyên môn kỹ thuật cao, khiến quy trình trở nên phức tạp và tốn thời gian. Ultralytics Platform, giải pháp end-to-end mới của chúng tôi dành cho thị giác máy tính, giúp đơn giản hóa quy trình này bằng cách tích hợp việc chuẩn bị dữ liệu, gán nhãn, huấn luyện model và triển khai vào một nền tảng duy nhất.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá cách bạn có thể sử dụng Ultralytics Platform để xây dựng các hệ thống kiểm tra thị giác thực tế dựa trên camera mà không cần chuyên môn sâu về AI. Hãy cùng bắt đầu!

Link to this sectionVai trò của thị giác máy tính trong kiểm soát chất lượng#

Trước khi tìm hiểu cách Ultralytics Platform giúp việc xây dựng các hệ thống kiểm tra trở nên dễ dàng hơn, hãy cùng lùi lại một bước để hiểu vai trò của thị giác máy tính trong kiểm tra chất lượng.

Kiểm tra là một phần quan trọng trong quy trình sản xuất nhằm đảm bảo sản phẩm đáp ứng các tiêu chuẩn chất lượng và không bị lỗi. Tuy nhiên, kết quả có thể thay đổi, đặc biệt là trong các ca làm việc dài hoặc sản xuất khối lượng lớn.

Để làm cho việc kiểm tra trở nên đáng tin cậy hơn, nhiều ngành công nghiệp sử dụng thị giác máy tính, còn được gọi là machine vision, để phân tích hình ảnh từ dây chuyền sản xuất và xác định lỗi. Các hệ thống này sử dụng học sâu (deep learning), nơi các model và thuật toán học các mẫu từ các tập hợp lớn hình ảnh được gán nhãn chất lượng cao.

Trong quá trình huấn luyện model, model được cung cấp các ví dụ về cả sản phẩm bình thường và các loại lỗi khác nhau. Theo thời gian, nó học cách tự nhận diện các mẫu này. Sau khi được huấn luyện, model có thể kiểm tra khối lượng lớn sản phẩm và áp dụng các tiêu chí giống nhau một cách nhất quán, giúp cải thiện độ chính xác.

Link to this sectionCác tác vụ thị giác máy tính phổ biến được sử dụng trong kiểm tra chất lượng#

Các ứng dụng machine vision được kích hoạt bởi các model thị giác máy tính như Ultralytics YOLO models, hỗ trợ nhiều loại tác vụ thị giác khác nhau. Dưới đây là tổng quan về cách các tác vụ AI thị giác này được sử dụng cho các quy trình kiểm tra tự động:

• Image classification: Tác vụ này được sử dụng để gán một nhãn duy nhất cho toàn bộ hình ảnh, chẳng hạn như “tốt” hoặc “lỗi”. Nó cung cấp đánh giá cấp cao về chất lượng sản phẩm mà không chỉ ra vị trí của các lỗi.
• Object detection: Giúp xác định các lỗi trong hình ảnh và định vị chúng bằng cách sử dụng bounding box. Điều này giúp phát hiện và định vị các vấn đề như vết nứt, vết xước hoặc linh kiện bị thiếu.
• Instance segmentation: Tiến xa hơn một bước so với object detection, tác vụ này dự đoán các mặt nạ (mask) ở cấp độ pixel cho từng lỗi được phát hiện. Điều này hỗ trợ phân tích chính xác hình dạng, kích thước và ranh giới của các lỗi.
• Object tracking: Khi theo dõi sản phẩm qua nhiều khung hình, tác vụ này theo chân các vật phẩm khi chúng di chuyển qua dây chuyền sản xuất. Điều này duy trì sự nhất quán và đảm bảo không bỏ sót các lỗi.
• Oriented bounding box (OBB) detection: Tác vụ này phát hiện đối tượng bằng cách sử dụng các bounding box xoay thay vì các bounding box thẳng. Nó đặc biệt hữu ích khi các lỗi hoặc linh kiện xuất hiện ở các góc độ khác nhau, cho phép định vị chính xác hơn.

Link to this sectionNhìn vào các ứng dụng kiểm tra chất lượng trong các ngành công nghiệp#

Thị giác máy tính được sử dụng rộng rãi trong các ngành công nghiệp để duy trì chất lượng sản phẩm, đáp ứng các tiêu chuẩn và giảm nhu cầu kiểm tra thủ công. Nó thực hiện các chức năng chính như phát hiện lỗi, phân loại, nhận dạng đối tượng, đo lường và phát hiện bất thường.

Hình 1. Ví dụ về việc phát hiện và theo dõi sản phẩm bằng hệ thống machine vision (Nguồn)

Dưới đây là một số ví dụ về các trường hợp sử dụng trong thực tế:

• Manufacturing: Phát hiện lỗi bề mặt được sử dụng để xác định các vấn đề như vết xước, vết lõm, vết nứt và sự đổi màu bằng cách phân tích hình ảnh sản phẩm trên dây chuyền sản xuất để phát hiện lỗi trực tuyến. Nó cũng có thể phát hiện các linh kiện bị thiếu hoặc lỗi lắp ráp trong thời gian thực, hỗ trợ kiểm tra liên tục.
• Automotive: Các hệ thống thị giác máy tính phân tích các bộ phận động cơ và tấm ốp thân xe để xác minh sự căn chỉnh và phát hiện hư hỏng. Chúng đặc biệt có tác động mạnh mẽ trong việc kiểm tra các hình dạng phức tạp và các khu vực khó tiếp cận, thường hoạt động cùng với các hệ thống robot để định vị chính xác và kiểm tra tự động.
• Electronics and semiconductors: Các hệ thống này phát hiện các lỗi nhỏ trên các linh kiện như bảng mạch in (PCB), bao gồm các vấn đề hàn, vết nứt siêu nhỏ và mạch bị hỏng. Với khả năng phân tích hình ảnh độ phân giải cao, ngay cả những lỗi rất nhỏ thường bị bỏ sót trong quá trình kiểm tra thủ công cũng có thể được phát hiện.
• Packaging and logistics: Các hệ thống thị giác thực hiện quét mã vạch, đọc nhãn sản phẩm và kiểm tra chất lượng đóng gói. Chúng đảm bảo sản phẩm được đóng gói, niêm phong đúng cách và sẵn sàng để vận chuyển, giúp giảm thiểu sai sót.
• Food and beverage: Các hệ thống kiểm tra được vận hành bởi camera thị giác hoặc cảm biến thị giác phân tích vẻ ngoài của sản phẩm để xác định các vấn đề như niêm phong không đúng cách, nguy cơ nhiễm bẩn, dán nhãn sai hoặc không nhất quán về hình thức, giúp duy trì chất lượng và an toàn.
• Pharmaceuticals: Thị giác máy tính được sử dụng để kiểm tra viên nén, lọ và bao bì nhằm phát hiện các lỗi như vết nứt, nhiễm bẩn, dán nhãn sai hoặc không nhất quán về mức chiết rót, đảm bảo tuân thủ các tiêu chuẩn quy định nghiêm ngặt và duy trì an toàn sản phẩm.

Link to this sectionHợp lý hóa quy trình kiểm tra thị giác với Ultralytics Platform#

Hãy xem xét một dây chuyền sản xuất nơi sản phẩm di chuyển qua các giai đoạn khác nhau trong khi camera liên tục chụp ảnh để kiểm tra. Những hình ảnh này được sử dụng để kiểm tra các lỗi như vết xước, thiếu linh kiện hoặc sai lệch vị trí.

Cho đến nay, việc xây dựng và quản lý các hệ thống kiểm tra như vậy đòi hỏi nhiều công cụ và một lượng chuyên môn kỹ thuật đáng kể.

Trên thực tế, tại Ultralytics, chúng tôi đã nhận được phản hồi nhất quán từ cộng đồng thị giác AI về việc quy trình này có thể trở nên rời rạc và tốn thời gian như thế nào, với các nút thắt cổ chai phổ biến bao gồm các công cụ phân tán, thiết lập môi trường phức tạp, quy trình gán nhãn dữ liệu kém hiệu quả, sự chậm trễ trong việc huấn luyện model và các thách thức khi triển khai. Phản hồi này đóng vai trò quan trọng trong việc định hình Ultralytics Platform.

Hình 2. Một cái nhìn thoáng qua về Ultralytics Platform (Nguồn)

Với Ultralytics Platform, toàn bộ quy trình phát triển và triển khai có thể được xử lý tại một nơi. Dữ liệu thô có thể được tải lên và gán nhãn để tạo tập dữ liệu huấn luyện, sau đó được sử dụng để huấn luyện các model phát hiện lỗi. Sau khi được huấn luyện, các model này có thể được triển khai để phân tích hình ảnh mới từ dây chuyền sản xuất, với các công cụ tích hợp sẵn để theo dõi hiệu suất theo thời gian.

Ngoài việc đưa toàn bộ quy trình vào một nơi, Ultralytics Platform được thiết kế để dễ sử dụng. Ngay cả những người dùng có ít kinh nghiệm về học máy cũng có thể nhanh chóng đi từ ý tưởng đến sản xuất.

Link to this sectionSử dụng Ultralytics Platform để gán nhãn lỗi trong hình ảnh#

Giờ đây khi đã thấy cách Ultralytics Platform kết hợp quy trình làm việc lại với nhau, hãy cùng đi qua cách sử dụng nó ở từng giai đoạn của pipeline thị giác AI, bắt đầu với việc tải lên dữ liệu và gán nhãn lỗi.

Link to this sectionQuản lý tập dữ liệu kiểm tra trên Ultralytics Platform#

Bước đầu tiên là đưa dữ liệu vào nền tảng. Bạn có thể tải lên hình ảnh, video hoặc các tệp lưu trữ tập dữ liệu như ZIP, TAR hoặc GZ. Các định dạng tập dữ liệu phổ biến như YOLO và COCO đều được hỗ trợ, vì vậy các tập dữ liệu hiện có có thể được nhập vào mà không cần thêm các bước bổ sung.

Bạn cũng có thể bắt đầu nhanh hơn bằng cách sử dụng các tập dữ liệu được chia sẻ bởi cộng đồng. Các tập dữ liệu này có thể được khám phá và clone vào workspace của bạn, cho phép bạn xây dựng trên dữ liệu có sẵn thay vì bắt đầu từ đầu. Sau khi được clone, chúng có thể được cập nhật và mở rộng cho trường hợp sử dụng cụ thể của bạn.

Nếu bạn đang thực hiện nhiều thí nghiệm khác nhau, các tập dữ liệu có thể được tái sử dụng bằng cách nhập dưới dạng tệp NDJSON, giúp dễ dàng tạo lại hoặc chia sẻ chúng mà không cần chuyển đổi thêm.

Sau khi dữ liệu được tải lên, nền tảng sẽ chuẩn bị dữ liệu đó một cách tự động. Nó kiểm tra định dạng tệp, xử lý các chú thích, thay đổi kích thước hình ảnh nếu cần và tạo các số liệu thống kê cơ bản về tập dữ liệu. Các video được chia nhỏ thành các khung hình để có thể sử dụng cho việc huấn luyện và hình ảnh được tối ưu hóa để dễ duyệt và phân tích hơn.

Link to this sectionGán nhãn dữ liệu được hỗ trợ bởi Ultralytics Platform#

Khi dữ liệu đã sẵn sàng, bước tiếp theo là data annotation. Đây là nơi các lỗi được gán nhãn để model có thể học những gì cần phát hiện. Ultralytics Platform bao gồm một trình soạn thảo chú thích tích hợp sẵn hỗ trợ các tác vụ như object detection, instance segmentation, image classification, ước tính tư thế (pose estimation) và phát hiện bounding box định hướng.

Bạn có thể gán nhãn dữ liệu thủ công bằng cách sử dụng các công cụ như bounding box, đa giác (polygons) hoặc các điểm chính (keypoints), tùy thuộc vào trường hợp sử dụng của bạn. Để tăng tốc độ, nền tảng cũng cung cấp AI-assisted labeling.

Ví dụ, tính năng gán nhãn thông minh dựa trên SAM cho phép bạn gán nhãn các đối tượng bằng các cú nhấp chuột đơn giản. Bằng cách chọn các vùng để bao gồm hoặc loại trừ, hệ thống tạo ra một mặt nạ (mask) trong thời gian thực, sau đó có thể điều chỉnh nếu cần.

Hình 3. Gán nhãn thông minh dựa trên SAM trong Ultralytics Platform (Nguồn)

Ngoài ra, tính năng gán nhãn thông minh dựa trên YOLO có thể tạo nhãn tự động bằng cách sử dụng các dự đoán của model. Các nhãn này có thể được xem xét và tinh chỉnh, giúp dễ dàng xử lý các tập dữ liệu lớn mà không cần gán nhãn mọi thứ thủ công.

Trình soạn thảo chú thích cũng bao gồm các tính năng như quản lý lớp (class management), chỉnh sửa chú thích, phím tắt và các tùy chọn hoàn tác hoặc làm lại. Những tính năng này giúp dễ dàng duy trì sự nhất quán và xem xét các chú thích khi tập dữ liệu của bạn tăng lên.

Khi bạn gán nhãn dữ liệu, nền tảng cung cấp thông tin chi tiết như phân phối lớp và số lượng chú thích. Điều này giúp xác định các khoảng trống, khắc phục sự không nhất quán và cải thiện chất lượng tập dữ liệu trước khi chuyển sang huấn luyện.

Link to this sectionHuấn luyện YOLO26 để phát hiện lỗi trên Ultralytics Platform#

Bước tiếp theo là huấn luyện một model để tự động phát hiện lỗi bằng cách sử dụng dữ liệu đã gán nhãn. Ultralytics Platform hỗ trợ huấn luyện với các model Ultralytics YOLO, bao gồm YOLO26, có thể được sử dụng cho các tác vụ như object detection, instance segmentation và image classification.

Việc huấn luyện được quản lý thông qua bảng điều khiển thống nhất, nơi bạn có thể cấu hình, chạy và giám sát các tác vụ huấn luyện tại một nơi. Để bắt đầu, bạn có thể chọn một tập dữ liệu, bao gồm tập dữ liệu bạn đã tải lên, đã gán nhãn trên nền tảng, lấy từ các tập dữ liệu công khai có sẵn trên nền tảng hoặc clone từ cộng đồng.

Sau khi được chọn, tập dữ liệu sẽ tự động được liên kết với quá trình huấn luyện, giúp dễ dàng theo dõi các thí nghiệm và duy trì tính nhất quán.

Tiếp theo, bạn có thể cấu hình các tham số huấn luyện như số lượng epoch, batch size, kích thước hình ảnh và tốc độ học (learning rate). Các cài đặt này kiểm soát cách model học và ảnh hưởng trực tiếp đến cả thời gian huấn luyện và hiệu suất.

Link to this sectionChạy và giám sát quá trình huấn luyện#

Sau đó, bạn có thể chọn cách thức chạy huấn luyện. Nền tảng hỗ trợ huấn luyện trên cloud trên các GPU được quản lý, huấn luyện cục bộ sử dụng phần cứng của riêng bạn và các quy trình làm việc dựa trên trình duyệt thông qua các môi trường như Google Colab.

Khi sử dụng huấn luyện trên cloud, bạn có thể chọn từ một loạt các tùy chọn GPU như RTX 2000 Ada và RTX A4500 cho các thí nghiệm nhỏ hơn, RTX 4090 hoặc RTX A6000 cho các tác vụ đòi hỏi khắt khe hơn và các tùy chọn hiệu suất cao như A100 hoặc H100 cho việc huấn luyện quy mô lớn.

Khi bắt đầu huấn luyện, tiến trình có thể được giám sát trực tiếp trong nền tảng. Bảng điều khiển cung cấp khả năng hiển thị thời gian thực về các số liệu chính như đường cong mất mát (loss curves) và các số liệu hiệu suất, cùng với việc sử dụng hệ thống và nhật ký huấn luyện. Điều này giúp dễ dàng hiểu cách model đang học và xác định sớm các vấn đề tiềm ẩn.

Hình 4. Bạn có thể giám sát tiến trình huấn luyện một cách dễ dàng bằng Ultralytics Platform (Nguồn)

Khi bạn chạy nhiều thí nghiệm, nền tảng sẽ theo dõi các cấu hình, tập dữ liệu và kết quả tại một nơi. Điều này giúp việc so sánh các lần huấn luyện khác nhau, đánh giá hiệu suất bằng các số liệu như precision, recall và mAP trở nên trực quan và đơn giản, đồng thời giúp chọn ra model có hiệu suất tốt nhất để triển khai.

Link to this sectionTriển khai một model thị giác thông qua Ultralytics Platform#

Sau khi huấn luyện, bước tiếp theo là xác thực hiệu suất của model trên dữ liệu mới, chưa từng thấy trước khi chuyển sang triển khai. Ultralytics Platform bao gồm tab Predict tích hợp cho phép bạn kiểm tra các model trực tiếp trong trình duyệt mà không cần bất kỳ thiết lập nào.

Bạn có thể tải lên hình ảnh, sử dụng dữ liệu mẫu hoặc thu thập dữ liệu đầu vào thông qua webcam và kết quả sẽ xuất hiện ngay lập tức với các lớp phủ trực quan và điểm tin cậy. Điều này có nghĩa là bạn có thể nhanh chóng kiểm tra hiệu suất của model và xác định bất kỳ vấn đề nào trước khi tích hợp nó vào các hệ thống thực tế.

Sau khi model đã được xác thực, nó có thể được triển khai bằng các tùy chọn khác nhau tùy thuộc vào trường hợp sử dụng của bạn. Dưới đây là cái nhìn chi tiết hơn về các tùy chọn triển khai model được hỗ trợ bởi Ultralytics Platform:

• Shared inference: Tùy chọn này cho phép bạn truy cập model thông qua REST API, giúp dễ dàng tích hợp vào các ứng dụng hoặc quy trình làm việc. Nó chạy trên hệ thống đa khách hàng (multi-tenant) trên một vài khu vực cốt lõi, nơi các yêu cầu được tự động định tuyến đến dịch vụ có sẵn gần nhất. Đây là lựa chọn phù hợp cho việc phát triển, kiểm thử và sử dụng nhẹ trước khi chuyển sang sản xuất.
• Dedicated endpoints: Đối với việc sử dụng trong sản xuất, các model có thể được triển khai dưới dạng các điểm cuối chuyên dụng (dedicated endpoints) với tài nguyên tính toán riêng. Chúng chạy như các dịch vụ đơn khách hàng (single-tenant) trên 43 khu vực toàn cầu, giúp giảm độ trễ bằng cách triển khai gần hơn với người dùng cuối. Chúng cũng hỗ trợ tự động mở rộng (autoscaling) và thu nhỏ về không (scale-to-zero), cho phép tài nguyên điều chỉnh tự động dựa trên lưu lượng truy cập.
• Model export: Các model có thể được xuất ra và chạy bên ngoài nền tảng trên các hệ thống cục bộ hoặc thiết bị biên (edge devices). Nền tảng hỗ trợ 17 định dạng, bao gồm ONNX, TensorRT, OpenVINO, CoreML và TensorFlow Lite. Các tùy chọn xuất cũng hỗ trợ các tối ưu hóa như FP16 và INT8 quantization để giảm kích thước model và cải thiện tốc độ suy luận (inference) cho các môi trường phần cứng khác nhau.

Link to this sectionGiám sát các model đã triển khai bằng Ultralytics Platform#

Vòng đời của một giải pháp xử lý hình ảnh hoặc thị giác máy tính không kết thúc bằng việc triển khai model. Điều này cũng đúng với các hệ thống kiểm tra thị giác. Khi một model đang chạy trong môi trường sản xuất, nó cần được giám sát liên tục để đảm bảo nó hoạt động đáng tin cậy khi các điều kiện thay đổi.

Ultralytics Platform cung cấp một bảng điều khiển giám sát tích hợp giúp hiển thị rõ ràng cách các model đã triển khai đang hoạt động. Từ một giao diện duy nhất, bạn có thể theo dõi hoạt động của các yêu cầu, xem nhật ký (logs) và kiểm tra trạng thái sức khỏe của từng đợt triển khai. Bạn có thể hiểu cách các model được sử dụng và cách chúng hoạt động theo thời gian.

Bảng điều khiển bao gồm các số liệu chính như tổng số yêu cầu, tỷ lệ lỗi và độ trễ, giúp bạn đánh giá hiệu suất và khả năng phản hồi. Các số liệu này được cập nhật thường xuyên và cung cấp thông tin chi tiết về cả mô hình sử dụng và độ tin cậy của hệ thống.

Một bản đồ thế giới tích hợp cho thấy các yêu cầu và đợt triển khai được phân bổ như thế nào giữa các khu vực. Với sự hỗ trợ cho việc triển khai trên nhiều địa điểm toàn cầu, chế độ xem này giúp theo dõi việc sử dụng theo vị trí địa lý và hiểu cách các model hoạt động trong các môi trường khác nhau.

Hình 5. Giám sát các model đã triển khai trên Ultralytics Platform (Nguồn)

Để phân tích sâu hơn, mỗi đợt triển khai bao gồm nhật ký chi tiết với dấu thời gian, chi tiết yêu cầu và thông báo lỗi. Nhật ký có thể được lọc theo mức độ nghiêm trọng, giúp dễ dàng gỡ lỗi và xác định các lỗi nhanh chóng. Ngoài ra, các kiểm tra sức khỏe (health checks) cung cấp các chỉ báo trạng thái thời gian thực, cho biết liệu một đợt triển khai có đang chạy như mong đợi hay cần được chú ý.

Việc giám sát cũng đóng một vai trò quan trọng trong việc tối ưu hóa. Khi dữ liệu đầu vào, lưu lượng truy cập hoặc mô hình sử dụng thay đổi, hiệu suất có thể thay đổi. Bằng cách theo dõi các số liệu và nhật ký, bạn có thể xác định các vấn đề như độ trễ cao, tỷ lệ lỗi tăng hoặc các hạn chế về mở rộng quy mô và thực hiện hành động để duy trì hiệu suất nhất quán.

Link to this sectionLợi ích của việc sử dụng Ultralytics Platform để xây dựng các giải pháp thị giác#

Dưới đây là một số lợi thế chính của việc sử dụng Ultralytics Platform để xây dựng và mở rộng quy mô các hệ thống kiểm tra thị giác:

• Tối ưu hóa cho việc sử dụng thực tế: Các tính năng như điểm cuối tự động mở rộng, triển khai trên thiết bị biên (edge) và xuất model đảm bảo hệ thống có thể chạy đáng tin cậy trong môi trường sản xuất.
• Chu kỳ phát triển nhanh hơn: Các công cụ tích hợp sẵn và cấu hình mặc định giúp chuyển từ dữ liệu thô sang hệ thống hoạt động hiệu quả hơn.
• Dễ sử dụng: Giao diện trực quan, quy trình làm việc hợp lý và yêu cầu thiết lập tối thiểu giúp nền tảng dễ tiếp cận với cả người mới bắt đầu và người dùng có kinh nghiệm.
• Ít công việc thủ công hơn: Các tính năng như gán nhãn được hỗ trợ bởi AI và xử lý dữ liệu tự động giúp giảm thời gian dành cho các tác vụ lặp đi lặp lại.
• Có thể mở rộng theo thời gian: Khi các yêu cầu thay đổi, hệ thống có thể được cập nhật bằng cách thêm dữ liệu mới và huấn luyện lại các model, cho phép thích ứng với các loại lỗi, điều kiện mới và các thiết lập nhiều camera.

Link to this sectionCác điểm chính cần lưu ý#

Việc xây dựng một hệ thống kiểm tra thị giác dựa trên camera không nhất thiết phải phức tạp hoặc yêu cầu chuyên môn sâu về AI. Với Ultralytics Platform, bạn có thể chuyển từ dữ liệu thô sang một hệ thống hoạt động và giám sát hiệu suất của nó, tất cả tại một nơi. Điều này hợp lý hóa cách các hệ thống kiểm tra được xây dựng, cải thiện và vận hành trong môi trường thực tế.

Tham gia cộng đồng của chúng tôi và khám phá kho lưu trữ GitHub của chúng tôi để tìm hiểu thêm về vision AI. Hãy xem các tùy chọn cấp phép của chúng tôi để bắt đầu các dự án computer vision của bạn. Bạn quan tâm đến các đổi mới như AI trong sản xuất hoặc computer vision trong ngành ô tô? Hãy truy cập các trang giải pháp của chúng tôi để khám phá thêm.