Ngày 24 tháng 2 năm 2025
Khám phá cách thị giác máy tính tăng cường an toàn kho bãi bằng cách phát hiện các mối nguy hiểm, ngăn ngừa va chạm và cải thiện khả năng bảo vệ người lao động suốt ngày đêm.
An toàn và hiệu quả là rất quan trọng khi nói đến kho bãi. Chúng thường chứa xe nâng, băng tải và hệ thống tự động phải hoạt động liên tục, và đôi khi tai nạn có thể xảy ra. Ví dụ: an toàn xe nâng là một mối quan tâm lớn, với Cơ quan Quản lý An toàn & Sức khỏe Nghề nghiệp (OSHA) báo cáo ước tính 61.800 thương tích nhẹ, 34.900 thương tích nghiêm trọng và 85 trường hợp tử vong mỗi năm.
Các biện pháp an toàn truyền thống, chẳng hạn như biển báo cảnh báo, gương và giám sát thủ công, có những hạn chế. Điểm mù, lỗi của con người và phản ứng chậm trễ có thể gây khó khăn cho việc ngăn ngừa tai nạn trước khi chúng xảy ra. Nói một cách đơn giản, đảm bảo an toàn kho bãi đòi hỏi phải giám sát liên tục, điều này không dễ dàng để con người tự mình thực hiện.
Tuy nhiên, thị giác máy tính, một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI), có thể tăng cường an toàn kho bãi bằng cách cung cấp khả năng giám sát theo thời gian thực và phát hiện mối nguy hiểm chủ động. Cụ thể, các mô hình thị giác máy tính như Ultralytics YOLO11 có thể cho phép phát hiện đối tượng và phát hiện người để giúp thực hiện các tác vụ như ngăn ngừa va chạm trong thời gian thực.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ xem xét kỹ hơn về cách thị giác máy tính có thể cải thiện an toàn kho bãi và cải thiện các hoạt động hậu cần.
Kho bãi là môi trường hoạt động nhanh chóng, nơi máy móc và công nhân hoạt động gần nhau, làm tăng nguy cơ tai nạn. Đảm bảo an toàn cho người lao động là rất quan trọng, đặc biệt là ở những khu vực đông đúc, nơi tầm nhìn hạn chế làm tăng nguy cơ va chạm. Ví dụ: xe nâng, AGV (Xe tự hành) và xe nâng pallet hoạt động liên tục và nếu không được giám sát đúng cách, va chạm giữa thiết bị hoặc công nhân có thể dẫn đến thương tích nghiêm trọng.
Tương tự, băng chuyền có thể gây ra rủi ro về an toàn nếu công nhân không cẩn thận, đặc biệt là xung quanh các điểm tiếp cận hoặc quần áo rộng gần các bộ phận chuyển động. Cần cẩu trên cao và thiết bị nâng hạ cũng cần được chú ý, vì tải trọng không ổn định hoặc các vấn đề cơ học có thể gây ra nguy hiểm. Luôn nhận thức được những rủi ro này và giải quyết chúng trong thời gian thực giúp giữ cho nhà kho an toàn cho mọi người.
Một trong những thách thức lớn nhất liên quan đến an toàn kho là tầm nhìn hạn chế. Điểm mù, tầm nhìn bị che khuất và giá lưu trữ cao gây khó khăn cho việc phát hiện các mối nguy hiểm trước khi tai nạn xảy ra.
Trượt, vấp và ngã là những rủi ro phổ biến, đặc biệt là trong môi trường bận rộn. Bên cạnh đó, những sai sót của con người, như phản ứng chậm trễ, phán đoán sai và mệt mỏi, tiếp tục đóng một vai trò quan trọng trong các vụ tai nạn kho, ngay cả khi đã có các quy trình an toàn nghiêm ngặt.
Trong khi các biện pháp an toàn truyền thống như gương và tín hiệu cảnh báo có thể giúp ích, chúng phụ thuộc vào việc công nhân nhận thấy các mối nguy hiểm và phản ứng nhanh chóng. Ngược lại, thị giác máy tính tiếp cận một cách chủ động, sử dụng giám sát theo thời gian thực dựa trên AI để xác định rủi ro và ngăn ngừa tai nạn trước khi chúng xảy ra.
Thị giác máy tính giúp máy móc phân tích và phản hồi dữ liệu trực quan. Nó có thể được sử dụng để xử lý hình ảnh và video trong thời gian thực, cho phép các hệ thống kho ứng dụng thị giác máy tính phát hiện vật thể, theo dõi chuyển động và ngăn ngừa tai nạn.
So với giám sát thủ công, tự động hóa dựa trên AI làm cho an toàn kho hiệu quả và đáng tin cậy hơn. Điều này có được là nhờ các mô hình thị giác máy tính như YOLO11, có thể phân tích các nguồn cấp video theo thời gian thực.
Đặc biệt, các tác vụ thị giác máy tính như phát hiện đối tượng (object detection) và phân vùng thể hiện (instance segmentation) được hỗ trợ bởi YOLO11 có thể xác định các chướng ngại vật như xe nâng, xe nâng pallet và hàng tồn kho bị đặt sai vị trí để giảm nguy cơ va chạm trong môi trường bận rộn.
Nó cũng có thể được sử dụng để phát hiện công nhân và theo dõi khoảng cách của họ với xe nâng và các máy móc khác, ngăn ngừa tai nạn. Các hệ thống Vision AI như vậy có thể được lập trình để cung cấp cảnh báo theo thời gian thực và thông báo cho người vận hành về các mối nguy tiềm ẩn, cho phép hành động nhanh chóng trước khi sự cố xảy ra.
Tiếp theo, hãy thảo luận về các ứng dụng thị giác máy tính cụ thể có thể giúp cải thiện an toàn kho. Chúng ta cũng sẽ xem xét cách YOLO11 có thể được sử dụng để cải thiện việc phòng ngừa tai nạn và quản lý rủi ro.
Theo dõi đối tượng là một tác vụ thị giác máy tính liên tục theo dõi chuyển động của các đối tượng trong thời gian thực. Không giống như phát hiện đối tượng (object detection), xác định và gắn nhãn các đối tượng trong một khung hình duy nhất, theo dõi đối tượng theo dõi các đối tượng đó trên nhiều khung hình, cho phép hệ thống phân tích các kiểu chuyển động và dự đoán quỹ đạo của chúng.
Trong môi trường kho năng động, theo dõi đối tượng đặc biệt hữu ích ở những nơi xe nâng, AGV, xe nâng pallet và thậm chí cả các gói hàng riêng lẻ liên tục di chuyển. Bằng cách hiểu cách các đối tượng di chuyển và tương tác, nhà kho có thể cải thiện sự an toàn và hiệu quả.
Khả năng theo dõi đối tượng của YOLO11 giúp bạn dễ dàng theo dõi chuyển động của xe và thiết bị, dự đoán các va chạm tiềm ẩn và đưa ra cảnh báo khi các đối tượng đến quá gần nhau. Ngoài ra, ước tính độ sâu hỗ trợ AI có thể tăng cường tính toán khoảng cách, giảm báo động sai và cải thiện độ chính xác của cảnh báo va chạm.
Ngoài việc theo dõi máy móc, YOLO11 cũng có thể tính toán khoảng cách giữa các gói hàng, đảm bảo khoảng cách thích hợp cho các hệ thống lưu trữ và truy xuất tự động. Khi được tích hợp với hệ thống quản lý kho (WMS), công nghệ này có thể gửi cảnh báo theo thời gian thực cho người vận hành hoặc điều chỉnh đường dẫn di chuyển một cách linh hoạt. Một cách tiếp cận chủ động giúp ngăn ngừa tai nạn và cũng tối ưu hóa việc điều hướng kho và tổ chức hàng tồn kho.
Hỗ trợ của YOLO11 cho ước tính tư thế (pose estimation) có thể cải thiện sự an toàn của công nhân bằng cách phân tích tư thế cơ thể và phát hiện các rủi ro về công thái học trong thời gian thực. Ước tính tư thế hoạt động bằng cách lập bản đồ cấu trúc xương của công nhân bằng cách sử dụng các điểm chính, chẳng hạn như vị trí khớp và góc chi, để phân tích các kiểu chuyển động. Bằng cách theo dõi các điểm này trong thời gian thực, hệ thống có thể xác định xem một tư thế có an toàn hay có khả năng gây hại hay không.
Bằng cách đó, các hệ thống Vision AI được tích hợp với YOLO11 có thể phát hiện các tư thế uốn cong không an toàn, kỹ thuật nâng không đúng cách và các tư thế liên quan đến mệt mỏi làm tăng nguy cơ chấn thương do căng thẳng.
Khi một giải pháp thị giác máy tính như vậy nhận ra một tư thế nguy hiểm, nó có thể ngay lập tức cảnh báo công nhân hoặc người giám sát, cho phép hành động khắc phục trước khi xảy ra thương tích. Điều này có thể làm giảm thương tích tại nơi làm việc, cải thiện công thái học và khuyến khích các biện pháp nâng và di chuyển an toàn hơn trong nhà kho.
Pallet bị rơi, hàng tồn kho bị đặt sai vị trí hoặc mảnh vụn có thể tạo ra các mối nguy hiểm về an toàn trong nhà kho nếu không được giải quyết nhanh chóng. Khả năng phát hiện đối tượng của YOLO11 có thể giúp ích bằng cách liên tục quét sàn và xác định các chướng ngại vật mà người giám sát có thể bỏ lỡ.
Ngoài việc phát hiện các vật thể rắn, thị giác máy tính còn có thể được sử dụng để theo dõi tình trạng sàn nhà nhằm phát hiện các chất lỏng bị đổ có thể gây trượt ngã hoặc trượt bánh xe nâng. Bằng cách phân tích độ phản xạ và kết cấu bề mặt, hệ thống có thể phân biệt giữa khu vực an toàn và khu vực nguy hiểm, giúp ngăn ngừa tai nạn.
Tính năng phát hiện người giúp tăng cường thêm một lớp an toàn bằng cách đảm bảo rằng các lối thoát hiểm và lối đi an toàn luôn thông thoáng. Nếu phát hiện thấy vật cản như một nhóm người tụ tập, hệ thống sẽ cảnh báo nhân viên để có hành động, giúp các tổ chức tuân thủ các quy định an toàn và giảm thiểu rủi ro trong các tình huống khẩn cấp.
Dưới đây là một số ưu điểm chính của việc sử dụng thị giác máy tính cho an toàn kho bãi
Tuy nhiên, giống như bất kỳ công nghệ nào khác, cũng có một số hạn chế nhất định cần xem xét khi triển khai các giải pháp thị giác máy tính:
Trong tương lai, an toàn kho bãi và phát hiện rủi ro được hỗ trợ bởi AI có khả năng sẽ được định hình bởi sự tích hợp của các cảm biến IoT (Internet of Things) và kết nối 5G.
IoT đề cập đến một mạng lưới các thiết bị, như cảm biến, máy móc và thiết bị, được kết nối với internet và có thể trao đổi thông tin với nhau. Trong một nhà kho, điều này có nghĩa là các thiết bị như xe nâng, robot và hệ thống kiểm kê có thể giao tiếp trong thời gian thực, chia sẻ dữ liệu quan trọng về trạng thái hoặc chuyển động của chúng.
Khi kết hợp với 5G (công nghệ không dây mới nhất, nhanh nhất), các hệ thống này có thể gửi và nhận thông tin gần như ngay lập tức, cải thiện hiệu quả và khả năng phản hồi tổng thể.
Thiết lập kết nối này giúp có thể sử dụng thị giác máy tính để đảm bảo xe nâng và robot có thể hoạt động trơn tru cùng với công nhân là con người. Với dữ liệu thời gian thực từ các cảm biến IoT, các hệ thống tự động có thể điều chỉnh hành động của chúng dựa trên những gì đang xảy ra xung quanh, giảm thiểu rủi ro an toàn và cải thiện quy trình làm việc. Các hệ thống này có thể phản ứng nhanh chóng với những thay đổi trong môi trường.
Thị giác máy tính đang thay đổi cách các nhà kho tiếp cận vấn đề an toàn bằng cách giúp ngăn ngừa tai nạn và giảm thiểu rủi ro. Khi các hệ thống này tiếp tục được cải thiện, các nhà kho sẽ thấy khả năng phát hiện chính xác hơn, xử lý nhanh hơn và tự động hóa tốt hơn.
Các mô hình thị giác máy tính như YOLO11 giúp nâng cao hơn nữa sự an toàn của nhà kho thông qua các tác vụ như phát hiện đối tượng và ước tính tư thế. Bằng cách áp dụng thị giác máy tính để đảm bảo an toàn cho xe nâng, các tổ chức có thể giảm thiểu rủi ro, cải thiện hiệu quả hoạt động và tạo ra môi trường làm việc an toàn hơn.
Tham gia cộng đồng đang phát triển của chúng tôi! Khám phá kho lưu trữ GitHub của chúng tôi để tìm hiểu sâu hơn về AI. Bạn đang muốn xây dựng các dự án thị giác máy tính của riêng mình? Hãy xem các tùy chọn cấp phép của chúng tôi. Tìm hiểu cách thị giác máy tính trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe đang cải thiện hiệu quả và khám phá tác động của AI trong sản xuất bằng cách truy cập các trang giải pháp của chúng tôi!
