Cải thiện hoạt động sản xuất bằng thị giác máy tính

Hiệu quả là yếu tố thiết yếu trong sản xuất, tác động trực tiếp đến khả năng duy trì năng lực cạnh tranh và làm hài lòng khách hàng của một công ty. Vì thúc đẩy năng suất, chi phí và lợi nhuận, hiệu quả là yếu tố then chốt quyết định thành công của công ty. Trong thị trường liên tục biến động, các doanh nghiệp không ngừng tìm cách nâng cao hiệu quả để vượt qua đối thủ và đáp ứng nhu cầu ngày càng thay đổi của khách hàng.

Một cách quan trọng để nâng cao hiệu quả sản xuất là ứng dụng thị giác máy tính. Công nghệ này bao gồm nhiều ứng dụng và tác vụ như phát hiện đối tượng theo thời gian thực, phân đoạn và phân loại, giúp bảo đảm sản phẩm đáp ứng các tiêu chuẩn chất lượng và tối ưu hóa các bước khác nhau trong toàn bộ quy trình sản xuất. Bằng cách triển khai các công nghệ này, nhà sản xuất có thể cải thiện đáng kể hiệu suất vận hành và độ tin cậy của sản phẩm, qua đó nâng cao mức độ hài lòng của khách hàng và thành công trong kinh doanh.

Computer vision trong sản xuất#

Công nghệ luôn đóng vai trò quan trọng trong ngành sản xuất. Từ máy móc trên sàn sản xuất đến sự phát triển của các hệ thống tự động hóa tinh vi, ngành sản xuất liên tục đón nhận công nghệ mới để cải thiện và hợp lý hóa nhiều hoạt động. Dù đã đạt được những tiến bộ này, ngành vẫn phải đối mặt với một số thách thức. Vậy trí tuệ nhân tạo (AI) có thể hỗ trợ ở đâu?

Việc tích hợp AI vào các quy trình sản xuất mang lại những giải pháp đầy hứa hẹn nhằm nâng cao hiệu quả, đảm bảo chất lượng sản phẩm và giải quyết các thách thức tồn tại lâu nay. Hãy cùng tìm hiểu cách các công nghệ ứng dụng AI, chẳng hạn như thị giác máy tính, có thể tạo ra thay đổi trong ngành sản xuất.

Đếm và theo dõi sản phẩm#

Có thể sử dụng computer vision để đếm sản phẩm trên dây chuyền lắp ráp. Bằng cách theo dõi chính xác số lượng sản phẩm được sản xuất, nhà sản xuất có thể giám sát tốc độ sản xuất, quản lý tồn kho và đảm bảo đạt mục tiêu sản xuất. Các tính năng đếm đối tượng có thể nâng cao hiệu quả vận hành và giúp duy trì kiểm soát chất lượng nhất quán trong suốt quy trình sản xuất.

Hình 1. Model Ultralytics YOLOv8 đếm các thùng hàng trên dây chuyền lắp ráp (Nguồn: SAP).

Kiểm tra sản phẩm để phát hiện lỗi#

Một cách khác để AI thị giác hợp lý hóa quy trình sản xuất là phát hiện lỗi sản phẩm. Các model thị giác máy tính như Ultralytics YOLOv8 có thể được dùng để phát hiện lỗi trên sản phẩm. Ví dụ, trong ngành dược phẩm, công nghệ này có thể phát hiện vết nứt, mẻ hoặc nhiễm bẩn trên viên thuốc khi chúng di chuyển trên dây chuyền lắp ráp.

Khi phát hiện bộ phận lỗi, hệ thống có thể kích hoạt phản hồi tự động để loại bỏ sản phẩm lỗi, duy trì chất lượng sản phẩm và bảo đảm chỉ những sản phẩm vượt qua khâu kiểm tra mới tiếp tục đi trên dây chuyền.

Hình 2. Model Ultralytics YOLOv8 phát hiện một viên thuốc bị sứt mẻ và một viên thuốc bị nhiễm bẩn với điểm tin cậy lần lượt là 0.95 và 0.99. Ảnh của tác giả.

Kiểm tra bề mặt chính xác bằng segmentation#

Các model thị giác máy tính cũng có thể được huấn luyện để thực hiện phân đoạn đối tượng riêng lẻ, đặc biệt hữu ích cho việc kiểm tra bề mặt chính xác trong sản xuất. Công nghệ này có thể phân đoạn diện tích bề mặt sản phẩm để phát hiện các lỗi nhỏ như vết xước, vết lõm hoặc lớp phủ không đồng đều. Ví dụ:

• Sản xuất linh kiện kim loại: Trong ngành ô tô hoặc hàng không vũ trụ, segmentation instance có thể được dùng để kiểm tra lỗi bề mặt trên linh kiện kim loại. Bằng cách phân tích toàn bộ bề mặt, hệ thống có thể nhận diện cả những khuyết điểm nhỏ nhất có thể ảnh hưởng đến hiệu năng hoặc độ bền của linh kiện.
• Sản xuất hàng dệt may: Trong quy trình sản xuất hàng dệt, segmentation có thể phát hiện sự không nhất quán trong hoa văn vải hoặc nhận diện các lỗi như vết rách, vết bẩn hay sai lệch màu sắc. Điều này đảm bảo chỉ vải chất lượng cao mới được sử dụng trong thành phẩm.
• Sản xuất thiết bị điện tử: Đối với thiết bị điện tử, segmentation có thể kiểm tra lỗi sản xuất trên bo mạch, chẳng hạn như lỗi hàn, thiếu linh kiện hoặc lệch vị trí. Điều này giúp duy trì độ tin cậy và chức năng của sản phẩm điện tử.

Hình 3. Model thị giác máy tính dùng để dự đoán và xác định trực quan vị trí lỗi trên các tấm thép bằng phương pháp phân đoạn đối tượng riêng lẻ.

Lợi ích của thị giác máy tính trong ngành sản xuất#

Tăng tốc độ và độ chính xác#

Thị giác máy tính cải thiện đáng kể tốc độ và độ chính xác trong việc phát hiện lỗi bằng cách liên tục giám sát dây chuyền sản xuất suốt ngày đêm. Hệ thống lập tức cảnh báo mọi bất thường, đảm bảo phản hồi tức thì và giám sát liên tục.

Phản hồi tức thời và hoạt động giám sát liên tục này cho phép:

• Nhanh chóng thực hiện các biện pháp khắc phục
• Rút ngắn thời gian sản phẩm lỗi còn nằm trên dây chuyền
• Giảm đáng kể nguy cơ sản phẩm lỗi đến tay khách hàng

Nhờ đảm bảo phát hiện và phản hồi nhanh chóng, việc phát hiện theo thời gian thực duy trì các tiêu chuẩn chất lượng cao và ngăn vấn đề tiềm ẩn trở nên nghiêm trọng hơn.

Giảm chi phí nhân công và tỷ lệ phế phẩm#

Thị giác máy tính có thể giảm chi phí nhân công bằng cách tự động hóa quy trình kiểm tra, giảm nhu cầu kiểm tra chất lượng thủ công. Quá trình tự động hóa này không chỉ làm giảm số lượng nhân sự cần thiết mà còn giảm thiểu lỗi do con người, từ đó cải thiện hơn nữa hiệu quả và độ chính xác của quy trình sản xuất.

Hoạt động 24/7 và tăng sản lượng#

Không giống nhân viên kiểm tra, các hệ thống thị giác máy tính có thể hoạt động liên tục mà không cần nghỉ. Khả năng này bảo đảm dây chuyền sản xuất có thể vận hành 24/7 mà không ảnh hưởng đến chất lượng, giúp tăng sản lượng và sử dụng nguồn lực sản xuất hiệu quả hơn. Hoạt động giám sát liên tục cùng các vòng phản hồi tức thời bảo đảm mọi sai lệch so với tiêu chuẩn chất lượng đều được xử lý kịp thời, nhờ đó chất lượng sản phẩm ổn định hơn. Điều này có thể giúp tăng mức độ hài lòng của khách hàng và giảm số lượng hàng trả lại hoặc khiếu nại.

Những thách thức của thị giác máy tính trong sản xuất#

Chi phí triển khai và tích hợp với các hệ thống hiện có#

Việc triển khai hệ thống thị giác máy tính đòi hỏi khoản đầu tư ban đầu đáng kể cho phần cứng, phần mềm và cơ sở hạ tầng, điều này có thể gây hạn chế cho các nhà sản xuất quy mô nhỏ. Ngoài ra, việc tích hợp các hệ thống phát hiện đối tượng mới dựa trên AI với quy trình và công nghệ sản xuất hiện có có thể phức tạp và tốn thời gian. Để bảo đảm hệ thống vận hành trơn tru, cần lập kế hoạch và triển khai cẩn thận.

Yêu cầu đào tạo và chuyên môn để vận hành#

Việc vận hành và bảo trì hệ thống thị giác máy tính đòi hỏi kiến thức và kỹ năng chuyên môn. Cần đào tạo liên tục để cập nhật cho lực lượng lao động về công nghệ và phương pháp mới nhất. Ngoài ra, hệ thống AI có thể tạo ra kết quả dương tính giả hoặc âm tính giả, dẫn đến nhận diện sai. Quản lý những sai lệch này là yếu tố then chốt để duy trì chất lượng sản phẩm và hiệu quả vận hành. Công việc này bao gồm liên tục tinh chỉnh các model, điều chỉnh ngưỡng độ tin cậy khi phát hiện và phân loại, đồng thời triển khai các vòng phản hồi để giảm thiểu lỗi và cải thiện độ chính xác của hệ thống theo thời gian.

Bảo trì và cập nhật hệ thống phát hiện#

Cần bảo trì và cập nhật thường xuyên để hệ thống phát hiện hoạt động hiệu quả. Công việc này bao gồm cập nhật phần mềm, hiệu chuẩn lại cảm biến và xử lý mọi vấn đề kỹ thuật phát sinh. Một số vấn đề kỹ thuật cần xử lý có thể kể đến lỗi cảm biến, chẳng hạn camera không chụp ảnh đúng cách do hư hỏng phần cứng; lỗi phần mềm khiến hệ thống bị treo hoặc tạo kết quả không chính xác; và lỗi truyền dữ liệu gây mất hoặc hỏng dữ liệu.

Tương lai sẽ ra sao?#

Quản lý hàng tồn kho thông minh#

Thị giác máy tính sẽ cho phép xây dựng các hệ thống quản lý hàng tồn kho thông minh hơn. Các hệ thống tự động ứng dụng thị giác máy tính sẽ liên tục theo dõi mức tồn kho, phát hiện chênh lệch và tối ưu hóa quy trình bổ sung hàng. Điều này sẽ giảm khả năng xảy ra tình trạng hết hàng hoặc tồn kho quá mức, đảm bảo nhà sản xuất duy trì mức tồn kho tối ưu. Giải pháp này có thể mang lại những lợi ích đáng kể, bao gồm:

• Tiết kiệm chi phí: Tránh tình trạng tồn kho quá mức giúp nhà sản xuất tiết kiệm các chi phí lưu trữ hàng tồn dư, chẳng hạn như phí kho bãi cao và rủi ro hàng hóa trở nên lỗi thời. Mặt khác, giảm thiểu tình trạng hết hàng giúp ngăn chặn chậm trễ sản xuất tốn kém và mất doanh thu khi hàng tồn kho cạn kiệt.
• Tăng hiệu quả vận hành: Hệ thống quản lý hàng tồn kho tự động tinh giản quy trình bổ sung hàng, giảm nhu cầu can thiệp thủ công. Điều này cải thiện hiệu quả vận hành tổng thể và giúp nhân viên tập trung vào các nhiệm vụ mang tính chiến lược hơn.
• Cải thiện quan hệ với nhà cung cấp: Dữ liệu hàng tồn kho chính xác giúp nhà sản xuất quản lý quan hệ với nhà cung cấp hiệu quả hơn, đảm bảo giao hàng đúng hạn và duy trì chuỗi cung ứng đáng tin cậy.

Hình 4. Thị giác máy tính giám sát mức tồn kho.

Dây chuyền lắp ráp tự động#

Thị giác máy tính có thể đóng vai trò then chốt trong việc phát triển các dây chuyền lắp ráp hoàn toàn tự động. Những dây chuyền này có thể điều chỉnh hoạt động linh hoạt dựa trên dữ liệu thời gian thực, nhờ đó linh hoạt và hiệu quả hơn. Ví dụ, nếu model thị giác máy tính phát hiện lỗi ở một máy, model có thể cung cấp dữ liệu này cho một hệ thống điều khiển riêng để tự động chuyển nhiệm vụ sang các máy khác, đảm bảo quy trình sản xuất liên tục mà không cần con người can thiệp. Điều này có thể mang lại một số lợi ích, bao gồm giảm thời gian ngừng hoạt động, tăng năng suất, duy trì chất lượng sản phẩm nhất quán và giảm chi phí vận hành.

Điểm chính cần ghi nhớ#

Trong bài viết này, chúng tôi đã nêu bật tầm quan trọng của hiệu quả trong sản xuất và cách thị giác máy tính có thể cải thiện đáng kể hiệu quả này. Các model thị giác máy tính như Ultralytics YOLOv8 có thể đóng vai trò nền tảng trong việc hợp lý hóa quy trình sản xuất ở nhiều ngành nhờ khả năng linh hoạt với các tác vụ khác nhau, giúp đạt độ chính xác cao hơn, giảm chi phí vận hành và duy trì ổn định các tiêu chuẩn chất lượng sản phẩm cao. Nhìn chung, thị giác máy tính có thể được ứng dụng ở nhiều giai đoạn của quy trình sản xuất, trở thành công cụ linh hoạt trong lĩnh vực này.

Bạn muốn tìm hiểu những tiến bộ mới nhất trong lĩnh vực thị giác máy tính? Hãy tham gia cộng đồng và khám phá Tài liệu Ultralytics hoặc GitHub để cập nhật tin tức mới nhất. Các trang giải pháp của chúng tôi về ứng dụng AI trong những lĩnh vực như nông nghiệp và sản xuất cũng rất đáng tham khảo.