Tự động hóa sản xuất bằng AI thị giác

Gần đây, ý tưởng về một nhà máy tối hoạt động 24/7 mà không cần sự hỗ trợ hay chỉ đạo của con người đã trở thành hiện thực. Các nhà sản xuất đang bắt đầu thí điểm 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, AI cho phép hệ thống nhìn xuyên qua camera và cảm biến, phân tích những gì chúng phát hiện theo thời gian thực và đưa ra quyết định. 

Đặc biệt, Vision AI có thể tác động đáng kể đến các yếu tố như kiểm soát chất lượng, hiệu quả vận hành, an toàn lao động và bảo trì dự đoán. Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu cách Vision AI hỗ trợ các hệ thống sản xuất tự động.

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 camera và phần mềm để kiểm tra mã vạch, đo kích thước hoặc phát hiện các khuyết tật rõ ràng, nhưng chúng chỉ hoạt động đáng tin cậy trong các môi trường được kiểm soát chặt chẽ. Bước nhảy vọt từ các hệ thống cứng nhắc này sang Vision AI nằm ở khả năng học hỏi, thích ứng và xử lý các biến động trong thế giới thực.

Cụ thể, các mô hình thị giác máy tính như Ultralytics YOLO11 là cốt lõi của tiến trình này. Các mô hình này có thể được đào tạo để phát hiện và phân loại các đối tượng trong hình 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 Vision AI có thể được sử dụng để phát hiện lỗi theo thời gian thực, xác minh lắp ráp linh kiện chính xác và hướng dẫn cánh tay rô-bốt trong các hoạt động nhặt và đặt chính xác.

‍

Vision AI hoạt động như thế nào

Quy trình làm việc Vision AI điển hình trong tự động hóa sản xuất bắt đầu bằng việc camera và cảm biến ghi lại hình ảnh hoặc video từ dây chuyền sản xuất. Dữ liệu sau đó được thu thập, xử lý sơ bộ và chú thích để hệ thống có thể phân biệt giữa các bộ phận lỗi và tốt. 

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

Sau khi được xác thực, mô hình được triển khai vào sản xuất để thực hiện các nhiệm vụ theo thời gian thực như kiểm tra nhãn mác, chất lượng bao bì và tuân thủ an toàn. Việc giám sát và bảo trì liên tục giúp mô hình luôn chính xác và thích ứng với các điều kiện thay đổi.

‍

Các công nghệ chính liên quan đến Vision AI

Tiếp theo, chúng ta hãy xem xét kỹ hơn một số khái niệm cốt lõi của Vision AI giúp tự động hóa quy trình sản xuất.

Các mô hình AI thị giác như YOLO11 hỗ trợ một số tác vụ thị giác máy tính quan trọng. Những tác vụ này tạo thành nền tảng cho cách máy móc diễn giải dữ liệu trực quan và xử lý chúng trong môi trường sản xuất.

Sau đây là cái nhìn tổng quan về một số tác vụ thị giác máy tính được YOLO11 hỗ trợ:

• Phát hiện đối tượng : Nhiệm vụ này tập trung vào việc xác định các đối tượng có trong hình ảnh và xác định chính xác vị trí của chúng bằng hộp giới hạn.
  ‍
• Phân đoạn thực thể : Ngoài việc định vị các đối tượng, phương pháp này còn nắm bắt 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, quá trình theo dõi sẽ tiếp tục duy trì danh tính của từng đối tượng trong khi quan sát cách đối tượng di chuyển qua các khung hình khác nhau trong video.
  ‍
• Ước tính tư thế : Bằng cách xác định các điểm chính trên một vật thể, ước tính tư thế sẽ xác định vị trí và hướng của vật thể, cho thấy vật thể được đặt như thế nào hoặc di chuyển ra sao.

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

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

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

Kiểm soát chất lượng là một phần thiết yếu 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 sản xuất nhờ công nghệ thị giác máy tính đã giúp các tác vụ kiểm tra nhanh hơn, nhất quán hơn và ít xảy ra lỗi hơn rất nhiều. 

Xác minh lắp ráp được điều khiển bởi Vision AI

Tương tự như kiểm soát chất lượng, xác minh lắp ráp đóng vai trò quan trọng trong việc duy trì độ chính xác và hiệu quả của dây chuyền sản xuất. Các mô hình AI thị giác như YOLO11 có thể kiểm tra từng bước của quy trình lắp ráp theo thời gian thực, xác định xem các linh kiện có được định vị và cố định chính xác hay không. 

Ví dụ, trong lĩnh vực sản xuất đồ uống, YOLO11 có thể phát hiện và đếm số lon khi chúng di chuyển qua dây chuyền, đồng thời xác minh xem mỗi lon đã được chiết rót và niêm phong đúng cách hay chưa. Điều này giúp tăng tốc độ kiểm tra và giảm thiểu nguy cơ sản phẩm lỗi tràn ra thị trường.

‍

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

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

Tuy nhiên, với Vision AI, những robot sản xuất tự động này có thể quan sát môi trường xung quanh, phát hiện các bộ phận theo nhiều hướng khác nhau và điều chỉnh chuyển động của chúng ngay lập tức. Các mô hình như YOLO11 giúp phát hiện và theo dõi vật thể theo thời gian thực, dẫn hướng cánh tay robot với độ chính xác cần thiết để cầm nắm, di chuyển và lắp ráp các chi tiết 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, hệ thống thị giác có thể phát hiện sớm các dấu hiệu hao mòn, quá nhiệt, rò rỉ hoặc các bất thường khác có thể dẫn đến hỏng hóc.

Khi kết hợp với quy trình tự động hóa 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 nhiệm vụ sản xuất hoặc thậm chí điều động robot bảo trì để giải quyết các vấn đề.

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 hỗ trợ phát hiện, theo dõi và đếm sản phẩm theo thời gian thực. Điều này giúp nhà sản xuất có cái nhìn rõ ràng về hàng tồn kho khi chúng di chuyển dọc theo dây chuyền.

‍

Thay vì chỉ dựa vào kiểm tra thủ công, hệ thống thị giác tự động cập nhật mức tồn kho. Chúng cũng có thể đánh dấu các điểm bất thường và phát hiện điểm nghẽn trước khi chúng trở thành vấn đề lớn hơn. Với khả năng hiển thị này, việc quản lý kho bãi, điều phối hậu cần và duy trì chuỗi cung ứng vận hành trơn tru trở nên dễ dàng hơn.

Lợi ích của việc triển khai Vision AI trong sản xuất

Lợi ích của tự động hóa trong sản xuất đang trở nên rất rõ ràng khi Vision AI được áp dụng trên toàn bộ dây chuyền sản xuất. Tiếp theo, hãy cùng xem xét một số lợi thế chính mà nó mang lại.

Chất lượng được nâng cao và giảm thiểu việc 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 vấn đề sớm, các nhà sản xuất có thể giảm thiểu chi phí sửa chữa, giảm thiểu lãng phí và cung cấp sản phẩm luôn đáp ứng các tiêu chuẩn cao.

Tăng hiệu quả và thông lượng

Các giải pháp Vision AI có thể giúp dây chuyền sản xuất hiệu quả hơn bằng cách hợp lý hóa quy trình làm việc và giảm thiểu 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 mà vẫn duy trì độ chính xác.

Tiết kiệm chi phí

Một trong những lợi ích thiết yếu của tự động hóa trong sản xuất là giảm thiểu lãng phí và chi phí lao động lặp đi lặp lại. Bằng cách đơn giản hóa các công việc thường ngày, Vision AI giúp các công ty cắt giảm chi phí đồng thời sử dụng hiệu quả hơn các nguồn lực.

Cải thiện an toàn

Robot sản xuất tự động được hỗ trợ bởi Vision AI có thể đảm nhận các nhiệm vụ nguy hiểm hoặc lặp đi lặp lại, tạo ra môi trường an toàn hơn cho người lao động. Giám sát do AI điều khiển 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 cuộc kiểm tra thành dữ liệu giá trị, cung cấp cho nhà sản xuất thông tin chi tiết về hiệu suất, lỗi và tình trạng thiết bị. Những 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 tự động hóa trong sản xuất mang lại nhiều lợi ích, việc triển khai các cải tiến Vision AI cũng đi kèm với một vài thách thức. Hãy cùng thảo luận về một số hạn chế cần cân nhắc. 

Thu thập và chú thích dữ liệu

Hệ thống AI thị giác dựa vào dữ liệu chất lượng cao để hoạt động tốt. Chúng cần các tập hợp 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 lỗi 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 được tích hợp liền mạch với các hệ thống như Lập kế hoạch Nguồn lực Doanh nghiệp (ERP), Hệ thống Thực thi Sản xuất (MES) và robot. Tuy nhiên, việc tích hợp với các hệ thống cũ có thể phức tạp và cần tùy chỉnh hoặc nâng cấp thêm.

Chuyên môn và tài nguyên

Việc áp dụng Vision AI trong sản xuất đòi hỏi các chuyên gia lành nghề, có khả năng quản lý các mô hình AI, diễn giải dữ liệu và bảo trì các hệ thống tự động. Nếu không có đủ nhân sự và nguồn lực phù hợp, việc tận dụng tối đa lợi ích từ tự động hóa trong sản xuất có thể gặp khó khăn.

Khả năng mở rộng và bảo trì

Việc mở rộng Vision AI trên nhiều dây chuyền sản xuất có thể rất khó khăn, vì mỗi dây chuyền có thể cần tùy chỉnh. Việc bảo trì và cập nhật liên tục cũng tốn thời gian và nguồn lực để duy trì độ tin cậy của hệ thống.

Tương lai của sản xuất với Vision AI

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

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

Những điểm chính

Sản xuất tự động hóa trong các ngành công nghiệp như ô tô, điện tử và hàng tiêu dùng đang định hình lại thiết kế, lắp ráp và giao hàng, với Vision AI dẫn dắt sự thay đổi này. Bằng cách giảm thiểu chất thải, cải thiện an toàn và nâng cao hiệu quả, AI trong sản xuất đang thúc đẩy tương lai hướng tới các nhà máy hoàn toàn kết nối và thích ứng.

Hãy 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 cân nhắc 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 AI thị giác trong chăm sóc sức khỏe bằng cách truy cập trang giải pháp của chúng tôi!