Tự động hóa sản xuất bằng AI thị giác

Gần đây, ý tưởng về một nhà máy bóng tối hoạt động suốt ngày đêm mà không cần sự hỗ trợ hoặc hướng dẫn của con người đã trở thành hiện thực. Các nhà sản xuất đang bắt đầu thử nghiệm những nhà máy thông minh như vậy. Một trong những công nghệ then chốt thúc đẩy làn sóng đổi mới này là Vision AI.

Vision AI, còn được gọi là thị giác máy tính, là một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI) cho phép máy móc diễn giải và hiểu dữ liệu trực quan như hình ảnh và video. Trong bối cảnh sản xuất, nó giúp các hệ thống có thể nhìn thấy thông qua camera và cảm biến, phân tích những gì chúng phát hiện trong thời gian thực và đưa ra quyết định. 

Đặc biệt, Vision AI có thể có tác động đáng kể đến các yếu tố như kiểm soát chất lượng, hiệu quả hoạt động, an toàn cho người lao động và bảo trì dự đoán. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá cách Vision AI đang cung cấp năng lượng cho các hệ thống sản xuất tự động.

Ứng dụng AI thị giác (Vision AI) trong sản xuất là gì?

Trước những tiến bộ công nghệ gần đây trong các lĩnh vực như AI, thị giác máy trong sản xuất dựa trên các hệ thống cố định, dựa trên quy tắc. Các hệ thống này sử dụng máy ảnh và phần mềm để kiểm tra mã vạch, đo kích thước hoặc phát hiện các lỗi rõ ràng, nhưng chúng chỉ hoạt động đáng tin cậy trong môi trường rất được kiểm soát. Bước nhảy vọt từ các hệ thống cứng nhắc này sang Vision AI nằm ở khả năng học hỏi, thích ứng và xử lý sự thay đổi của thế giới thực.

Đặc biệt, các mô hình thị giác máy tính như Ultralytics YOLO11 là cốt lõi của sự tiến bộ này. Các mô hình này có thể được huấn luyện để phát hiện và phân loại các đối tượng trong ảnh hoặc luồng video, ngay cả trong môi trường phức tạp hoặc chuyển động nhanh. 

Đối với các hệ thống sản xuất tự động, điều này có nghĩa là AI thị giác có thể được sử dụng để thực hiện phát hiện lỗi theo thời gian thực, xác minh lắp ráp đúng các thành phần và hướng dẫn cánh tay robot trong các hoạt động gắp và đặt chính xác.

‍

Cách thức hoạt động của Vision AI

Một quy trình làm việc Vision AI điển hình trong tự động hóa sản xuất bắt đầu bằng việc camera và cảm biến chụp ảnh hoặc video từ dây chuyền sản xuất. Dữ liệu sau đó được thu thập, tiền xử lý và chú thích để hệ thống có thể học sự khác biệt giữa các bộ phận bị lỗi và các bộ phận tốt. 

Các mô hình thị giác máy tính như YOLO11 sau đó được huấn luyện trên dữ liệu được gắn nhãn này. Các mô hình này có thể thực hiện các tác vụ như phát hiện đối tượng, có nghĩa là xác định và định vị các mục trong một hình ảnh. 

Sau khi được xác thực, mô hình được triển khai vào sản xuất cho các tác vụ theo thời gian thực như kiểm tra nhãn, chất lượng đóng gói và tuân thủ an toàn. Việc giám sát và bảo trì liên tục giúp nó chính xác và thích ứng với các điều kiện thay đổi.

‍

Các công nghệ chính liên quan đến Vision AI

Tiếp theo, hãy xem xét kỹ hơn một số khái niệm cốt lõi về Vision AI cho phép tự động hóa quy trình sản xuất.

Các mô hình Vision AI như YOLO11 hỗ trợ một số tác vụ thị giác máy tính quan trọng. Các tác vụ này tạo thành nền tảng cho cách máy móc diễn giải dữ liệu trực quan và hành động dựa trên dữ liệu đó trong môi trường sản xuất.

Đây là cái nhìn sơ lược về một số tác vụ thị giác máy tính được YOLO11 hỗ trợ:

• Phát hiện đối tượng: Tác vụ này tập trung vào việc xác định những đối tượng nào có trong một hình ảnh và xác định vị trí chính xác của chúng bằng các bounding box.
  ‍
• Phân đoạn thể hiện (Instance segmentation): Ngoài việc định vị các đối tượng, phương pháp này còn nắm bắt các đường viền chi tiết của chúng và tách chúng riêng lẻ, bất kể chúng ở gần nhau đến đâu.
  ‍
• Theo dõi đối tượng: Sau khi phát hiện, theo dõi sẽ tiếp quản để giữ nguyên danh tính của mỗi đối tượng trong khi quan sát cách nó di chuyển qua các khung hình khác nhau trong một video.
  ‍
• Ước tính tư thế: Bằng cách xác định các điểm chính trên một đối tượng, ước tính tư thế xác định vị trí và hướng của nó, cho biết cách nó được đặt hoặc cách nó di chuyển.

Các ứng dụng chính của Vision AI trong tự động hóa sản xuất

Bây giờ chúng ta đã hiểu rõ hơn về cách Vision AI hoạt động, hãy cùng xem xét một số ví dụ thực tế về tự động hóa trong sản xuất.

Kiểm soát và kiểm tra chất lượng tự động bằng thị giác máy tính

Kiểm soát chất lượng là một phần quan trọng của bất kỳ dây chuyền sản xuất nào, đảm bảo sản phẩm đáp ứng các tiêu chuẩn nghiêm ngặt trước khi đến tay khách hàng. Với Vision AI, quy trình này đã trở nên chính xác và hiệu quả hơn. Trên thực tế, tự động hóa quy trình trong sản xuất được hỗ trợ bởi thị giác máy tính đã làm cho các nhiệm vụ kiểm tra nhanh hơn, nhất quán hơn và ít bị lỗi hơn. 

Xác minh lắp ráp bằng Vision AI

Tương tự như kiểm soát chất lượng, xác minh lắp ráp đóng một vai trò quan trọng trong việc giữ cho dây chuyền sản xuất chính xác và hiệu quả. Các mô hình Vision AI như YOLO11 có thể kiểm tra từng bước của quy trình lắp ráp trong thời gian thực, xác định xem các thành phần có được định vị và cố định chính xác hay không. 

Ví dụ, trong trường hợp sản xuất đồ uống, YOLO11 có thể phát hiện và đếm lon khi chúng di chuyển qua dây chuyền, đồng thời xác minh rằng mỗi lon được đổ đầy và niêm phong đúng cách. Điều này giúp tăng tốc độ kiểm tra và giảm thiểu rủi ro sản phẩm bị lỗi đến tay người tiêu dùng.

‍

Hướng dẫn và điều hướng robot được kích hoạt thông qua Vision AI

Hãy xem xét một robot gắp và đặt các thành phần trên dây chuyền sản xuất. Theo truyền thống, những robot như vậy dựa vào lập trình cố định và định vị chính xác, điều này khiến chúng ít thích ứng hơn với các biến thể. 

Tuy nhiên, với Vision AI, những robot sản xuất tự động này có thể nhìn thấy môi trường của chúng, phát hiện các bộ phận ở các hướng khác nhau và điều chỉnh chuyển động của chúng một cách nhanh chóng. Các mô hình như YOLO11 giúp phát hiện và theo dõi các đối tượng trong thời gian thực, hướng dẫn cánh tay robot với độ chính xác cần thiết để gắp, di chuyển và lắp ráp các vật phẩm một cách chính xác. 

Bảo trì dự đoán và phát hiện bất thường 

Một ứng dụng quan trọng khác của Vision AI trong sản xuất là bảo trì dự đoán. Bằng cách liên tục giám sát máy móc và thiết bị, các hệ thống thị giác có thể phát hiện các dấu hiệu sớm của hao mòn, quá nhiệt, rò rỉ hoặc các dị thường khác có thể dẫn đến hỏng hóc.

Khi kết hợp với tự động hóa quy trình bằng robot trong sản xuất, những hiểu biết sâu sắc này có thể kích hoạt các quy trình làm việc tự động như điều chỉnh cài đặt máy, định tuyến lại các tác vụ sản xuất hoặc thậm chí điều phối robot bảo trì để giải quyết các sự cố.

Quản lý hàng tồn kho và hậu cần được hỗ trợ bởi Vision AI

Dây chuyền sản xuất bao gồm nhiều bộ phận chuyển động và việc theo dõi sản phẩm khi chúng di chuyển qua từng giai đoạn không phải lúc nào cũng dễ dàng. Vision AI giúp bằng cách phát hiện, theo dõi và đếm các mặt hàng trong thời gian thực. Điều này cung cấp cho các nhà sản xuất một cái nhìn rõ ràng về hàng tồn kho khi nó di chuyển dọc theo dây chuyền.

‍

Thay vì chỉ dựa vào kiểm tra thủ công, hệ thống thị giác giúp cập nhật mức tồn kho một cách tự động. Chúng cũng có thể gắn cờ các điểm bất thường và phát hiện các tắc nghẽn trước khi chúng trở thành vấn đề lớn hơn. Với loại khả năng hiển thị này, việc quản lý kho hàng, điều phối hậu cần và giữ cho chuỗi cung ứng hoạt động trơn tru trở nên dễ dàng hơn.

Lợi ích của việc triển khai Vision AI trong sản xuất

Những lợi ích của tự động hóa trong sản xuất ngày càng trở nên rõ ràng khi Vision AI được áp dụng trên các dây chuyền sản xuất. Tiếp theo, chúng ta hãy xem xét một số ưu điểm chính mà nó mang lại.

Nâng cao chất lượng & giảm thiểu làm lại 

Vision AI cho phép kiểm tra chất lượng tự động và phát hiện lỗi ở mọi giai đoạn sản xuất. Bằng cách xác định các vấn đề sớm, các nhà sản xuất có thể giảm thiểu việc làm lại tốn kém, giảm thiểu lãng phí và cung cấp các sản phẩm luôn đáp ứng các tiêu chuẩn cao.

Tăng hiệu quả và năng suất

Các giải pháp Vision AI có thể làm cho dây chuyền sản xuất hiệu quả hơn bằng cách hợp lý hóa quy trình làm việc và giảm tắc nghẽn. Từ tự động hóa quy trình bằng robot trong sản xuất đến hệ thống lắp ráp thích ứng, các công ty có thể tăng tốc sản lượng đồng thời duy trì độ chính xác.

Tiết kiệm chi phí

Một trong những lợi ích quan trọng của tự động hóa trong sản xuất là giảm lãng phí và chi phí lao động lặp đi lặp lại. Bằng cách hợp lý hóa các nhiệm vụ thường xuyên, Vision AI giúp các công ty cắt giảm chi phí đồng thời sử dụng tốt hơn các nguồn lực của họ.

Cải thiện an toàn

Robot sản xuất tự động được hỗ trợ bởi Vision AI có thể đảm nhận các công việc nguy hiểm hoặc lặp đi lặp lại, tạo ra môi trường an toàn hơn cho người lao động. Giám sát dựa trên AI cũng có thể ngăn ngừa tai nạn bằng cách xác định các rủi ro an toàn trước khi chúng leo thang.

Thông tin chi tiết dựa trên dữ liệu

Vision AI biến mọi kiểm tra thành dữ liệu có giá trị, cung cấp cho các nhà sản xuất thông tin chi tiết về hiệu suất, khuyết tật và tình trạng thiết bị. Các phân tích này hỗ trợ cải tiến quy trình, bảo trì dự đoán và đưa ra quyết định thông minh hơn.

Những thách thức và cân nhắc khi triển khai Vision AI

Mặc dù có một loạt các lợi ích liên quan đến tự động hóa trong sản xuất, việc triển khai các đổi mới Vision AI cũng đi kèm với một vài thách thức. Hãy thảo luận về một vài hạn chế cần xem xét. 

Thu thập & gán nhãn dữ liệu

Các hệ thống Vision AI dựa vào dữ liệu chất lượng cao để hoạt động tốt. Chúng cần một lượng lớn hình ảnh hoặc video được gắn nhãn rõ ràng để mô hình có thể học cách nhận dạng các mẫu, chẳng hạn như phát hiện các khuyết tật hoặc xác nhận chất lượng sản phẩm. 

Tích hợp với các hệ thống hiện có

Để Vision AI tạo ra sự khác biệt thực sự trong các hệ thống sản xuất tự động, nó cần tích hợp liền mạch với các hệ thống như Hoạch định Nguồn lực Doanh nghiệp (ERP), Hệ thống Điều hành Sản xuất (MES) và robot. Tuy nhiên, việc tích hợp với các hệ thống cũ có thể phức tạp và có thể yêu cầu tùy chỉnh hoặc nâng cấp thêm.

Chuyên môn & nguồn lực

Việc áp dụng AI thị giác trong sản xuất đòi hỏi các chuyên gia lành nghề, những người có thể quản lý các mô hình AI, diễn giải dữ liệu và duy trì các hệ thống tự động. Nếu không có đúng nhân sự và nguồn lực, có thể khó tận dụng tối đa lợi ích từ tự động hóa trong sản xuất.

Khả năng mở rộng & bảo trì

Mở rộng Vision AI trên nhiều dây chuyền sản xuất có thể đòi hỏi khắt khe, vì mỗi dây chuyền có thể yêu cầu tùy chỉnh. Việc bảo trì và cập nhật liên tục cũng tốn thời gian và nguồn lực để giữ cho hệ thống hoạt động ổn định.

Tương lai của sản xuất với Vision AI

Các xu hướng gần đây trong sản xuất, như nhà máy bóng tối và robot có thể tự thay pin, đang được hiện thực hóa nhờ Vision AI. Khi các công nghệ này phát triển, tương lai của tự động hóa trong sản xuất đang hướng tới môi trường nơi hệ thống sản xuất hoạt động mà ít hoặc không cần sự can thiệp của con người. 

Nói một cách đơn giản, Vision AI đang làm cho các nhà máy trở nên thích ứng hơn. Thay vì dựa vào các quy tắc cứng nhắc, được lập trình sẵn, dây chuyền sản xuất có thể điều chỉnh theo thời gian thực để thay đổi nhu cầu, hiệu suất thiết bị hoặc tính khả dụng của nguồn cung. 

Những điều cần nhớ

Sản xuất tự động trong các ngành công nghiệp như ô tô, điện tử và hàng tiêu dùng đang định hình lại thiết kế, lắp ráp và phân phối, với Vision AI thúc đẩy sự thay đổi. Bằng cách giảm lãng phí, cải thiện an toàn và tăng hiệu quả, AI trong sản xuất đang thúc đẩy tương lai hướng tới các nhà máy kết nối, thích ứng hoàn toàn.

Tham gia cộng đồng đang phát triển của chúng tôi! Khám phá kho lưu trữ GitHub của chúng tôi để tìm hiểu thêm về AI. Bạn đang nghĩ đến việc áp dụng thị giác máy tính vào quy trình làm việc của mình? Hãy xem các tùy chọn cấp phép của chúng tôi. Khám phá AI trong bán lẻ và Vision AI trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe bằng cách truy cập các trang giải pháp của chúng tôi!