26 tháng 3, 2025
Xem cách Ultralytics YOLO11 có thể giúp doanh nghiệp giám sát các hệ thống cũ bằng công nghệ thị giác máy tính hỗ trợ AI, cải thiện hiệu quả và giảm chi phí nâng cấp.
.webp)
Nhiều doanh nghiệp, đặc biệt là trong lĩnh vực sản xuất, tự động hóa công nghiệp, hàng không vũ trụ, viễn thông và năng lượng, phụ thuộc vào các hệ thống cũ (legacy systems) cho các hoạt động hàng ngày của họ. Tuy nhiên, việc duy trì các hệ thống cũ này thường đi kèm với chi phí cao và những thách thức kỹ thuật. Mặc dù vậy, lý do chính khiến các công ty tiếp tục sử dụng các hệ thống cũ là vì chúng đã ăn sâu vào quy trình làm việc của họ.
Gần hai phần ba doanh nghiệp chi hơn 2 triệu đô la cho việc bảo trì và nâng cấp các hệ thống cũ. Các hệ thống này được xây dựng cho một thời điểm khác, khi tự động hóa và phân tích thời gian thực không phải là ưu tiên. Các doanh nghiệp đã từng dựa vào các quy trình thủ công hoặc các công cụ giám sát lỗi thời, dẫn đến sự kém hiệu quả và rủi ro hoạt động cao hơn. Do đó, nhiều doanh nghiệp cảm thấy bế tắc với các hệ thống lỗi thời này, không thể dễ dàng chuyển đổi sang các giải pháp hiện đại hơn mà không gây ra những gián đoạn đáng kể.
Đây chính là lúc AI và thị giác máy tính , vốn cho phép máy tính hiểu và phân tích dữ liệu hình ảnh, có thể can thiệp và hỗ trợ. Cụ thể, các mô hình thị giác máy tính như Ultralytics YOLO11 có thể được sử dụng để detect và giám sát các hệ thống cũ như đồng hồ đo và thước đo.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá cách YOLO11 có thể được sử dụng trong giám sát hệ thống cũ, lợi ích của nó và cách các doanh nghiệp có thể tích hợp nó vào quy trình làm việc hiện tại của mình một cách dễ dàng.
Các hệ thống kế thừa rất quan trọng đối với nhiều ngành công nghiệp, nhưng việc biến chúng thành hệ thống kỹ thuật số không phải lúc nào cũng đơn giản. Hiện đại hóa các hệ thống này là rất quan trọng để tăng hiệu quả và giảm rủi ro. Dưới đây là một số thách thức về kỹ thuật và môi trường mà các doanh nghiệp phải đối mặt khi cập nhật các hệ thống kế thừa:
Nhiều máy móc cũ sử dụng mặt đồng hồ, đồng hồ đo và thước đo analog không thể kết nối với các hệ thống kỹ thuật số. Các giải pháp Vision AI có thể sử dụng camera để theo dõi các thiết bị này và hình ảnh có thể được xử lý theo thời gian thực để chuyển đổi các chỉ số của chúng thành bản ghi kỹ thuật số để dễ dàng theo dõi và báo cáo.
Một trong những lợi ích của việc sử dụng thị giác máy tính cho việc này là các vấn đề vận hành có thể được phát hiện gần như ngay lập tức. Trong trường hợp khẩn cấp, cảnh báo tự động có thể thông báo cho người vận hành khi các giá trị vượt quá giới hạn an toàn.
Bên cạnh đó, thị giác máy tính là một lựa chọn kinh tế hơn. Việc lắp đặt camera và triển khai hệ thống AI để phân tích những hình ảnh này tiết kiệm chi phí hơn so với việc nâng cấp truyền thống hoặc phương pháp giám sát thủ công. Thay vì nâng cấp cơ sở hạ tầng tốn kém, các mô hình Vision AI như YOLO11 có thể hoạt động với các thiết bị hiện có, giúp việc hiện đại hóa trở nên dễ dàng hơn.
Ngày nay, AI đang bùng nổ, và có rất nhiều mô hình và kỹ thuật cần xem xét khi triển khai giải pháp AI. Vậy, bạn có thể tự hỏi, điều gì tạo nên một mô hình như vậy? YOLO11 đặc biệt thế sao?
YOLO11 Hỗ trợ nhiều tác vụ thị giác máy tính như phát hiện đối tượng, phân đoạn thực thể và theo dõi đối tượng, và lý tưởng cho việc giám sát thời gian thực. Một trong những lợi thế chính của nó là khả năng chạy hiệu quả trên các thiết bị biên. Điều này có nghĩa là nó có thể xử lý dữ liệu cục bộ mà không cần dựa vào kết nối mạng mạnh hay cơ sở hạ tầng đám mây.
Trên sàn nhà máy hoặc trong môi trường công nghiệp có mạng yếu hoặc không đáng tin cậy, việc triển khai YOLO11 trên các thiết bị biên đảm bảo giám sát liên tục, thời gian thực mà không bị gián đoạn, giảm nhu cầu về các giải pháp dựa trên đám mây tốn kém và biến nó thành lựa chọn thiết thực và hợp túi tiền hơn cho các doanh nghiệp.
Trên hết, YOLO11 được biết đến với hiệu suất vượt trội về cả độ chính xác và tốc độ so với các thế hệ trước. Với số lượng thông số ít hơn 22% so với YOLOv8m , YOLO11m đạt được độ chính xác trung bình cao hơn ( mAP ) trên COCO tập dữ liệu.
Nói một cách đơn giản, YOLO11 Có thể detect Xử lý đối tượng chính xác và nhanh hơn, ngay cả với công suất xử lý thấp hơn. Điều này giúp phát hiện sự cố và giám sát hệ thống hiệu quả hơn theo thời gian thực, đồng thời sử dụng ít tài nguyên hơn, đặc biệt hữu ích cho các hệ thống cũ.
Tiếp theo, chúng ta hãy khám phá một số trường hợp sử dụng thực tế trong đó YOLO11 tự động hóa các quy trình bằng cách sử dụng thị giác máy tính để track và phân tích các số liệu đọc được mà không cần phải sửa đổi thiết bị hiện có.
Nhiều máy móc công nghiệp sử dụng đồng hồ đo analog để đo áp suất, nhiệt độ và mức chất lỏng. Việc đo thủ công tốn thời gian và thường dẫn đến sai số, đặc biệt là trong các hoạt động quy mô lớn. YOLO11 có thể cải thiện những quá trình này.
Sau đây là cái nhìn sâu hơn về cách giám sát đồng hồ đo tương tự bằng cách sử dụng YOLO11 thường hoạt động:
Mặc dù đây là phương pháp chung, nhưng các bước chính xác có thể khác nhau tùy thuộc vào các yếu tố như loại đồng hồ đo, điều kiện môi trường và góc hoặc chất lượng của hình ảnh được chụp. Có thể điều chỉnh để đảm bảo số đọc chính xác dựa trên các biến số này.
Nhiều nhà cung cấp tiện ích vẫn phụ thuộc vào đồng hồ cơ học để track Tiêu thụ nước, khí đốt và điện. Trong một số trường hợp, cần phải đến tận nơi để thu thập số liệu, tốn thời gian và tăng chi phí.
YOLO11 tự động hóa quá trình giám sát bằng cách sử dụng thị giác máy tính để detect và cắt các phần liên quan của mặt số đồng hồ. Bằng cách này, các giá trị số trên mặt số có thể được tách biệt và OCR có thể được sử dụng để đọc chúng.
Với dữ liệu được thu thập bằng công nghệ thị giác máy tính, các nhà cung cấp dịch vụ tiện ích có thể phân tích mô hình tiêu thụ điện năng hiệu quả hơn. Việc tích hợp phân tích dữ liệu vào quy trình giám sát giúp: track xu hướng sử dụng lịch sử, xác định các điểm bất thường và detect những bất thường như mức tiêu thụ tăng đột ngột hoặc giảm đột ngột, có thể chỉ ra các vấn đề như rò rỉ hoặc đồng hồ đo bị lỗi.
Các hệ thống kế thừa như các thiết bị điều khiển công nghiệp, màn hình lưới điện và bảng điều khiển tự động hóa nhà máy dựa vào các bảng điều khiển analog với các công tắc, nút và đèn báo để hiển thị trạng thái máy và mã lỗi. Thông thường, người vận hành kiểm tra các bảng điều khiển này theo cách thủ công, điều này tốn thời gian và làm tăng nguy cơ phản hồi chậm trễ.
YOLO11 có thể tối ưu hóa quy trình này bằng cách xác định và theo dõi chính xác các thành phần của bảng điều khiển. Nó có thể detect công tắc, nhãn và đèn báo, đồng thời xác định vị trí và trạng thái của chúng. Nó có thể xác định đèn báo đang hiển thị cảnh báo hay hoạt động bình thường.
Ví dụ, nếu đèn cảnh báo được kích hoạt, YOLO11 có thể ngay lập tức detect sự thay đổi và người vận hành có thể được cảnh báo, cho phép phản hồi nhanh hơn và giảm nguy cơ bỏ sót các vấn đề quan trọng.
Thị giác máy tính là một cách thiết thực để giám sát các hệ thống cũ mà không cần thay thế phần cứng hiện có. Tuy nhiên, giống như bất kỳ công nghệ nào khác, nó đi kèm với những ưu điểm và hạn chế. Hãy cùng khám phá cả hai để hiểu rõ hơn về cách nó có thể được áp dụng một cách hiệu quả.
Dưới đây là một số cách mà Vision AI tác động tích cực đến việc giám sát các hệ thống cũ:
Trong khi đó, đây là một số cân nhắc cần ghi nhớ:
Việc giám sát hiệu quả các hệ thống cũ không phải lúc nào cũng đòi hỏi phải thay thế phần cứng hiện có. Nhiều doanh nghiệp đang phải đối mặt với thiết bị lỗi thời, nhưng Vision AI cung cấp một giải pháp. track hiệu suất mà không cần thay đổi lớn.
YOLO11 Điều này có thể thực hiện được nhờ sử dụng tính năng phát hiện đối tượng và các tác vụ thị giác máy tính khác. Nó có thể đọc đồng hồ đo, đồng hồ đo và bảng điều khiển bằng camera để giám sát theo thời gian thực mà không cần phải sửa đổi hệ thống. Mô hình này hoạt động mượt mà trên các thiết bị biên, rất phù hợp với các ngành công nghiệp có kết nối đám mây hạn chế. Điều này cho phép các doanh nghiệp xử lý dữ liệu tại chỗ và nhanh chóng giải quyết các vấn đề vận hành.
Tham gia cộng đồng đang phát triển của chúng tôi! Khám phá kho lưu trữ GitHub của chúng tôi để tìm hiểu về AI và xem các tùy chọn cấp phép của chúng tôi để bắt đầu các dự án Vision AI của bạn. Bạn quan tâm đến những đổi mới như AI trong chăm sóc sức khỏe và thị giác máy tính trong nông nghiệp? Hãy truy cập các trang giải pháp của chúng tôi để khám phá thêm!
