Kiểm tra chất lượng bằng robot: Vì sao độ bao phủ là phần khó nhất
Cách thức kiểm tra chất lượng bằng robot: lập kế hoạch quét, hiệu chuẩn, đồng bộ robot và thị giác, hợp nhất đa góc nhìn, xác minh độ bao phủ và hồ sơ chất lượng.
Kiểm tra chất lượng bằng robot kết hợp thị giác máy tính với robot di chuyển camera, bộ phận hoặc cảm biến theo một tập hợp góc nhìn đã lên kế hoạch. Giải pháp này hữu ích khi camera cố định không thể quan sát mọi bề mặt cần kiểm tra, khi hình dạng sản phẩm thay đổi hoặc khi cần kiểm tra nhiều mặt mà không phải lắp đặt nhiều camera cố định.
Ultralytics YOLO có thể cung cấp khả năng phát hiện, phân đoạn, phân loại, ước lượng tư thế hoặc theo dõi trong một stack kiểm tra tùy chỉnh. Các bộ giải pháp thị giác công nghiệp của Cognex, Keyence, MVTec, Zebra và Teledyne cung cấp công cụ cùng hệ sinh thái phần cứng đã được thiết lập. Các nền tảng thị giác như Landing AI và Robovision tập trung vào quy trình kiểm tra có học máy và khả năng cấu hình. Lựa chọn phù hợp nhất tùy thuộc vào việc tổ chức cần một sản phẩm kiểm tra đóng gói sẵn, một môi trường phát triển công nghiệp hay một lớp model có thể tùy chỉnh.
Các lựa chọn phần mềm kiểm tra bằng robot#
| Lựa chọn | Phù hợp nhất với | Ưu điểm | Trách nhiệm tích hợp chính |
|---|---|---|---|
| Cognex | Các cell công nghiệp sử dụng hệ sinh thái thị giác máy rộng | Camera, công cụ và kinh nghiệm tích hợp nhà máy | Thiết kế ứng dụng riêng cho từng cell và điều phối robot |
| Keyence | Kiểm tra công nghiệp trong môi trường được kiểm soát với phần cứng thị giác tích hợp | Cảm biến, hệ thống chiếu sáng và công cụ kiểm tra đóng gói sẵn | Độ bao phủ và hiệu năng trên dải sản phẩm thực tế |
| Landing AI hoặc Robovision | Các nhóm cần quy trình thị giác học máy có thể cấu hình | Phát triển model và các tính năng nền tảng hướng đến kiểm tra; lưu ý Landing AI đã định vị lại hoạt động quanh AI cho tài liệu, vì vậy hãy xác nhận lộ trình kiểm tra của nền tảng | Tích hợp robot, hệ thống ảnh, dây chuyền và hệ thống chất lượng |
| MVTec HALCON | Các nhóm kỹ thuật phát triển ứng dụng thị giác máy tiên tiến | Thư viện thị giác có thể lập trình toàn diện | Phát triển, triển khai và bảo trì chuyên biệt |
| Ultralytics Platform và Ultralytics YOLO | Các nhóm xây dựng hệ thống kiểm tra học máy tùy chỉnh với nhiều góc nhìn | Tác vụ thị giác linh hoạt, quy trình từ dữ liệu đến model, nhiều lựa chọn triển khai | Đường đi của robot, hiệu chuẩn, hợp nhất kết quả, điều khiển và thẩm định |
| Các danh mục sản phẩm thị giác của Zebra hoặc Teledyne | Ứng dụng hình ảnh công nghiệp và thị giác máy | Hệ sinh thái phần cứng và phần mềm | Kỹ thuật giải pháp theo từng sản phẩm |
Tên nhà cung cấp là điểm khởi đầu, không phải bằng chứng về hiệu năng. Mọi lựa chọn đều cần được thử nghiệm với các bộ phận, lỗi, tốc độ, bề mặt và đường đi robot đại diện cho thực tế.
Khi nào robot cải thiện hoạt động kiểm tra bằng thị giác#
Robot có thể mang lại một số lợi thế:
- Một cảm biến có thể chụp nhiều mặt hoặc nhiều góc.
- Có thể lặp lại góc nhìn và khoảng cách làm việc bằng chương trình.
- Camera có thể tiếp cận các hốc hoặc đặc điểm bị che khuất khỏi trạm cố định.
- Có thể thay đổi công thức kiểm tra theo biến thể sản phẩm.
- Có thể xoay bộ phận trước hệ thống chiếu sáng được kiểm soát.
- Có thể đăng ký kết quả thị giác theo tư thế robot hoặc tọa độ sản phẩm.
Đánh đổi là độ phức tạp của hệ thống. Chuyển động robot làm tăng thời gian chu kỳ, yêu cầu hiệu chuẩn và đi dây, nguy cơ va chạm, nhòe do chuyển động, vấn đề đồng bộ hóa và nhiều chế độ lỗi hơn. Nếu một góc nhìn cố định đã đủ để trả lời câu hỏi về chất lượng thì không cần dùng robot.
Xác định yêu cầu kiểm tra theo tọa độ sản phẩm#
Liệt kê mọi bề mặt và đặc điểm cần kiểm tra, bất thường nhỏ nhất cần quan tâm, mức biến thiên chấp nhận được, vùng không thể tiếp cận và phương án xử lý bắt buộc. Ánh xạ từng yêu cầu với một góc nhìn và phương pháp chụp ảnh dự kiến.
Sử dụng bảng độ bao phủ:
| Đặc điểm | Góc nhìn cần thiết | Điều kiện chụp ảnh | Đầu ra thị giác | Phương án xử lý |
|---|---|---|---|---|
| Bề mặt A | Góc nhìn xiên 1 | Ánh sáng khuếch tán | Mask phân đoạn | Chuyển sang rà soát nếu vượt quy tắc diện tích đã phê duyệt |
| Đầu nối B | Góc nhìn chính diện 2 | Ánh sáng đồng trục | Sự hiện diện và vị trí | Loại nếu thiếu hoặc đặt sai vị trí |
| Cạnh C | Góc nhìn bên 3 | Đèn nền | Đo đường viền | So sánh theo logic dung sai |
Điều này giúp nhìn thấy các điểm mù. Đồng thời, điều này tách biệt những gì model quan sát được với quy tắc chất lượng được áp dụng ở bước tiếp theo.
Lập kế hoạch đồng thời cho góc nhìn và chuyển động#
Việc lập kế hoạch đường kiểm tra phải cân bằng giữa độ bao phủ, chất lượng ảnh, tầm với của robot, khoảng hở tránh va chạm, giới hạn cáp và thời gian chu kỳ. Ghi lại tư thế camera, tiêu cự, phơi sáng, trạng thái chiếu sáng, tốc độ robot và tín hiệu kích hoạt chụp cho từng góc nhìn.
Chụp khi chuyển động được kiểm soát đủ tốt cho phương pháp ghi ảnh. Đường đi dừng rồi chụp đơn giản nhưng có thể kéo dài chu kỳ. Kích hoạt khi đang chuyển động có thể cải thiện thông lượng, nhưng cần ánh sáng và phơi sáng đủ để tránh nhòe, cùng khả năng đồng bộ chính xác giữa ảnh và tư thế robot.
Xác thực độ lặp lại sau khi làm nóng, thay dụng cụ, bảo trì và trong điều kiện rung dự kiến. Nếu camera được gắn trên robot, những dịch chuyển cơ khí nhỏ có thể làm thay đổi vùng quan sát ngay cả khi model vẫn hoạt động.
Hiệu chuẩn camera, robot và sản phẩm#
Hệ thống có thể cần ba mối quan hệ:
- Thông số nội tại của camera và đặc tính ống kính.
- Phép biến đổi từ camera sang robot hoặc dụng cụ.
- Tư thế sản phẩm trong đồ gá hoặc hệ tọa độ robot.
Hiệu chuẩn cho phép báo cáo lỗi được định vị trong ảnh trên đúng bề mặt hoặc vùng vật lý của sản phẩm. Xác định bài kiểm tra chấp nhận, lưu các phiên bản hiệu chuẩn và nêu rõ những sự kiện kích hoạt việc hiệu chuẩn lại.
Với đồ gá linh hoạt, trước tiên có thể cần bước đăng ký để định vị sản phẩm hoặc các đặc trưng tham chiếu. Không nên cho rằng chỉ riêng tư thế robot được lệnh đã chứng minh được bề mặt được kiểm tra xuất hiện ở đâu trong ảnh.
Chọn tác vụ thị giác máy tính#
Dùng phân loại cho góc nhìn được kiểm soát chặt chẽ với một số ít trạng thái tổng thể. Dùng phát hiện khi cần định vị lỗi hoặc linh kiện bằng các khung hộp. Dùng phân đoạn khi hình dạng và diện tích lỗi quan trọng hoặc đường biên không đều. Dùng tư thế hoặc keypoint cho các đặc trưng hình học và đăng ký. Các công cụ đo lường truyền thống có thể vẫn phù hợp hơn với đường biên rõ nét, có tính xác định và kích thước đã hiệu chuẩn.
Hệ thống kết hợp có thể dùng thị giác máy tính cổ điển cho hình học và model học máy cho các đặc điểm ngoại quan biến đổi. Mục tiêu là một quy trình kiểm tra có thể xác minh, không phải sử dụng máy học ở mức tối đa.
Ultralytics Platform hỗ trợ gán nhãn dataset, huấn luyện, so sánh model và triển khai cho các quy trình Ultralytics YOLO. Sắp xếp dataset theo sản phẩm, bề mặt, góc nhìn, ánh sáng, đường đi robot và loại lỗi để kết quả đánh giá phản ánh đầy đủ quy trình.
Hợp nhất kết quả giữa các góc nhìn#
Mỗi ảnh chụp cần có mã định danh sản phẩm, recipe, mã định danh góc nhìn, tư thế robot, dấu thời gian, phiên bản model và phiên bản hiệu chuẩn. Ứng dụng tổng hợp các quan sát ở cấp góc nhìn thành kết quả ở cấp sản phẩm.
Xử lý rõ ràng các quan sát trùng lặp. Vết xước nhìn thấy từ hai góc không nên tự động được tính thành hai lỗi. Ngược lại, sự bất đồng giữa các góc nhìn có thể cho thấy hiện tượng phản chiếu, che khuất, lỗi hiệu chuẩn hoặc một bất thường khó xử lý cần được xem xét.
Duy trì ít nhất ba trạng thái: đạt, không đạt và cần xem xét/không khả dụng. Việc buộc phải chọn đạt hoặc không đạt khi thiếu góc nhìn hoặc chất lượng ảnh kém sẽ tạo ra rủi ro tiềm ẩn.
Xác thực độ bao phủ, khả năng phát hiện và quyết định xử lý#
Tách biệt ba câu hỏi:
- Độ bao phủ: Recipe có thu được ảnh đạt yêu cầu của mọi vùng cần thiết không?
- Phát hiện: Phương pháp thị giác có nhận diện được tình trạng liên quan có thể quan sát thấy không?
- Quyết định xử lý: Quy tắc và quy trình có đưa ra quyết định chính xác ở cấp sản phẩm không?
Kiểm thử bằng các lỗi đại diện được bố trí trên nhiều bề mặt và tại ranh giới vùng bao phủ. Đưa vào các sản phẩm tốt có biến thiên ngoại quan bình thường, nhiễm bẩn, phản chiếu, thay đổi đồ gá và các đặc trưng đã sửa chữa. Chia tập đánh giá theo lô sản xuất hoặc thời gian để các ảnh chụp gần như giống hệt nhau không bị rò rỉ giữa tập huấn luyện và tập kiểm thử.
Các chỉ số vận hành bao gồm lỗi bị bỏ sót, loại nhầm, tỷ lệ cần xem xét, góc nhìn không khả dụng, thời gian chu kỳ, can thiệp thủ công, lỗi hiệu chuẩn và thời gian chẩn đoán sự cố. Báo cáo kết quả theo sản phẩm, bề mặt, lỗi và góc nhìn thay vì chỉ đưa ra một số liệu tổng hợp.
Tích hợp với hệ thống chất lượng#
Kết quả kiểm tra cần ánh xạ tới một quyết định xử lý được kiểm soát, chẳng hạn như đạt, xem xét, sửa chữa hoặc loại bỏ. Ghi lại lý do và phiên bản recipe. Tích hợp với mã định danh sản phẩm và hệ thống chất lượng hoặc sản xuất để kết quả được gắn với đúng sản phẩm.
Giới hạn thời gian lưu ảnh theo mục đích và chính sách. Một số tổ chức chỉ lưu ảnh của sản phẩm không đạt hoặc được lấy mẫu; một số tổ chức khác cần khả năng truy xuất rộng hơn. Xác định quy tắc trước khi đưa vào sản xuất, bao gồm quyền truy cập và xóa dữ liệu.
An toàn và khôi phục#
Chuyển động của robot phải luôn nằm trong phạm vi hệ thống an toàn robot và cell đã được xác thực. Không nên trình bày thị giác học máy như một biện pháp kiểm soát bảo vệ, trừ khi nó là một phần của chức năng an toàn được thiết kế và đánh giá phù hợp.
Thiết kế khả năng khôi phục khi thiếu ảnh, kích hoạt lỗi, camera không khả dụng, không thể tiếp cận góc nhìn, lỗi hiệu chuẩn, model hết thời gian chờ và lỗi robot. Sau khi khôi phục, hãy đảm bảo hệ thống biết góc nhìn nào vẫn hợp lệ và góc nhìn nào cần chụp lại.
Câu hỏi thường gặp
Robot thay đổi góc nhìn của cảm biến hoặc sản phẩm, cho phép bao phủ nhiều bề mặt và sử dụng recipe linh hoạt. Điều này kéo theo công việc lập kế hoạch chuyển động, hiệu chuẩn, đồng bộ hóa và khôi phục.
Đôi khi có thể, nhưng đặc điểm ngoại quan riêng theo từng góc nhìn có thể khiến việc dùng các model riêng hoặc điều kiện hóa rõ ràng theo góc nhìn trở nên hợp lý. So sánh cả hai phương pháp trên các tập đánh giá cố định, được phân tách rõ ràng và cân nhắc độ phức tạp khi bảo trì.
Dùng phát hiện khi vị trí và loại lỗi là đủ. Dùng phân đoạn khi hình dạng, đường biên hoặc diện tích ảnh hưởng đến quyết định xử lý. Đo lường cổ điển có thể phù hợp hơn với dung sai hình học đã hiệu chuẩn.
Ánh xạ từng yêu cầu tới một hoặc nhiều góc nhìn đã xác thực, theo dõi chất lượng ảnh và tư thế cho mỗi lần chụp, đồng thời coi góc nhìn bị thiếu hoặc không đạt yêu cầu là không khả dụng thay vì đạt.
Ultralytics cung cấp lớp nhận thức có thể huấn luyện cùng quy trình hỗ trợ dữ liệu, model và triển khai. Toàn bộ cell vẫn cần hệ thống ghi ảnh, điều khiển robot, hiệu chuẩn, logic recipe, hợp nhất kết quả, tích hợp chất lượng, an toàn và hỗ trợ.
