Giám sát các hệ thống cũ với sự trợ giúp của Ultralytics YOLO11

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 là nơi AI và thị giác máy tính, cho phép máy tính hiểu và phân tích dữ liệu trực quan, có thể can thiệp và trợ giúp. Đặc biệt, các mô hình thị giác máy tính như Ultralytics YOLO11 có thể được sử dụng để phát hiện 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 việc giám sát hệ thống cũ, những lợi ích của nó và cách các doanh nghiệp có thể tích hợp nó vào quy trình làm việc hiện có một cách dễ dàng.

‍

Những thách thức liên quan đến việc hiện đại hóa hệ thống cũ.

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:

• Thiếu giao diện kỹ thuật số: Nhiều hệ thống cũ đã được thiết kế trước khi chuyển đổi kỹ thuật số trở nên phổ biến. Chúng hoạt động bằng cách sử dụng các điều khiển analog, đồng hồ đo và chỉ báo cơ học, gây khó khăn cho việc tích hợp trực tiếp với các giải pháp giám sát hiện đại.
  ‍
• Chi phí nâng cấp cao: Việc thay thế hoặc nâng cấp cơ sở hạ tầng cũ có thể tốn kém và gây gián đoạn. Nhiều doanh nghiệp do dự đầu tư vào việc thay thế toàn bộ do chi phí ban đầu cao và lo ngại về thời gian ngừng hoạt động.

• Thiết kế hệ thống không nhất quán: Máy móc cũ hơn có sự khác biệt đáng kể về cấu trúc, vật liệu và chức năng. Sự thiếu tiêu chuẩn hóa này gây khó khăn cho việc áp dụng một giải pháp kỹ thuật số thống nhất trên các hệ thống khác nhau.
  ‍
• Những thách thức trong việc thu thập dữ liệu theo thời gian thực: Màn hình analog không được thiết kế để thu thập dữ liệu tự động, gây khó khăn cho việc trích xuất các chỉ số chính xác, theo thời gian thực từ mặt số, đồng hồ đo hoặc bộ đếm cơ học.

‍

Cách Vision AI có thể giúp giám sát các hệ thống cũ

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.

Ngoài ra, thị giác máy tính là một lựa chọn kinh tế hơn. Việc thiết lập camera và triển khai hệ thống AI để phân tích những hình ảnh này mang lại hiệu quả chi phí so với các 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 hợp lý hơn về mặt chi phí.

Các hệ thống giám sát kế thừa được hỗ trợ bởi YOLO11

Ngày nay, AI đang bùng nổ và có rất nhiều mô hình và kỹ thuật cần xem xét khi triển khai một giải pháp AI. Vì vậy, bạn có thể tự hỏi, điều gì làm cho một mô hình như YOLO11 trở nên đặc biệt?

YOLO11 hỗ trợ nhiều tác vụ thị giác máy tính khác nhau như phát hiện đối tượng, phân vùng thực thể và theo dõi đối tượng, đồng thời lý tưởng cho việc giám sát thời gian thực. Một trong những ưu điểm 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 hoặc cơ sở hạ tầng đám mây. 

‍

Trong các nhà máy hoặc trong môi trường công nghiệp có mạng yếu hoặc không đáng tin cậy, việc triển khai YOLO11 trên thiết bị biên đảm bảo giám sát liên tục, theo thời gian thực mà không bị gián đoạn, giảm nhu cầu về các giải pháp dựa trên đám mây tốn kém và làm cho nó trở thành một lựa chọn hợp lý và thiết thực hơn cho các doanh nghiệp.

Thêm vào đó, YOLO11 được biết đến với hiệu suất vượt trội về cả độ chính xác và tốc độ so với các phiên bản tiền nhiệm. Với số lượng tham số ít hơn 22% so với YOLOv8m, YOLO11m đạt được độ chính xác trung bình (mAP) cao hơn trên bộ dữ liệu COCO. 

Nói một cách đơn giản, YOLO11 có thể phát hiện các đối tượng chính xác hơn và nhanh hơn, ngay cả với ít sức mạnh xử lý hơn. Điều này làm cho nó hiệu quả hơn trong việc phát hiện các vấn đề và giám sát hệ thống trong thời gian thực, đồng thời sử dụng ít tài nguyên hơn, điều này đặc biệt hữu ích cho các hệ thống cũ.

Các ứng dụng của YOLO11 trong các hệ thống giám sát cũ

Tiếp theo, 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 theo dõi và phân tích các chỉ số, tất cả đều không cần sửa đổi thiết bị hiện có.

Giám sát đồng hồ đo analog bằng YOLO11

Nhiều máy móc công nghiệp sử dụng đồng hồ đo analog để đo áp suất, nhiệt độ và mức chất lỏng. Việc đọc thủ công tốn thời gian và thường dẫn đến sự không nhất quán, đặc biệt là trong các hoạt động quy mô lớn. YOLO11 có thể cải thiện các quy trình này. 

Đây là cái nhìn cận cảnh về cách giám sát đồng hồ đo analog bằng YOLO11 thường hoạt động:

• Phát hiện đối tượng: YOLO11 trước tiên phát hiện và định vị đồng hồ đo trong một hình ảnh, đảm bảo nó được xác định chính xác, ngay cả trong môi trường phức tạp.
  
  
• Phân đoạn thể hiện: Sau khi xác định được đồng hồ đo, YOLO11 sử dụng phân đoạn thể hiện để tách các yếu tố chính như kim, thang đo và ký hiệu số. Điều này rất quan trọng vì nó đảm bảo hệ thống chỉ tập trung vào các phần liên quan của đồng hồ đo, loại bỏ mọi nhiễu hoặc xao nhãng từ nền. Bằng cách cô lập các khu vực chính này, bước tiếp theo trở nên chính xác và hiệu quả hơn.
  
  
• Nhận dạng ký tự quang học (OCR): Cuối cùng, công nghệ OCR có thể được sử dụng để chuyển đổi các số trên đồng hồ đo thành dữ liệu kỹ thuật số, cho phép các doanh nghiệp theo dõi các phép đo mà không cần đọc thủ công.

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.

‍

YOLO11 có thể đơn giản hóa việc giám sát đồng hồ đo tiện ích.

Nhiều nhà cung cấp dịch vụ tiện ích vẫn phụ thuộc vào đồng hồ cơ để theo dõi lượng nước, khí đốt và điện tiêu thụ. Trong một số trường hợp, cần phải đến tận nơi để thu thập số liệu, điều này tốn thời gian và làm tăng chi phí. 

YOLO11 tự động hóa quy trình giám sát bằng cách sử dụng thị giác máy tính để phát hiện và cắt các phần liên quan của mặt đồng hồ đo. Bằng cách đó, các giá trị số trên mặt đồng hồ có thể được phân lập và OCR có thể được sử dụng để đọc chúng.

Với dữ liệu được thu thập bằng thị giác máy tính, các nhà cung cấp dịch vụ tiện ích có thể phân tích các mô hình tiêu thụ hiệu quả hơn. Việc tích hợp phân tích dữ liệu vào quy trình giám sát giúp theo dõi các xu hướng sử dụng trong quá khứ, xác định các điểm bất thường và phát hiện các điểm không đều, chẳng hạn như sự tăng hoặc giảm đột ngột trong mức tiêu thụ, điều này có thể cho thấy các vấn đề như rò rỉ hoặc đồng hồ đo bị lỗi.

Phân tích bảng điều khiển bằng YOLO11

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 phát hiện công tắc, nhãn và đèn báo, đồng thời xác định vị trí và trạng thái của chúng. Nó có thể xác định xem đèn báo có hiển thị cảnh báo hay hoạt động bình thường hay không. 

Ví dụ: Nếu đèn cảnh báo được kích hoạt, YOLO11 có thể phát hiện ngay lập tức sự thay đổi và người vận hành có thể được cảnh báo, cho phép thời gian phản hồi nhanh hơn và giảm nguy cơ bỏ lỡ các vấn đề quan trọng.

‍

Ưu và nhược điểm của việc hiện đại hóa hệ thống cũ

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:

• Chi phí dài hạn thấp hơn: Mặc dù thiết lập ban đầu có thể yêu cầu đầu tư, nhưng việc tự động hóa các tác vụ giám sát và giảm lỗi do con người có thể dẫn đến tiết kiệm đáng kể theo thời gian.
  ‍
• Tính nhất quán và độ tin cậy: Không giống như kiểm tra của con người, có thể khác nhau về chất lượng và tính nhất quán, YOLO11 cung cấp hiệu suất nhất quán và đáng tin cậy theo thời gian.
  ‍
• Ra quyết định nâng cao: Dữ liệu và phân tích theo thời gian thực cải thiện việc ra quyết định, cho phép người vận hành đưa ra các lựa chọn sáng suốt dựa trên thông tin cập nhật.

Trong khi đó, đây là một số cân nhắc cần ghi nhớ:

• Sự phụ thuộc vào chất lượng hình ảnh: Thị giác máy tính phụ thuộc rất nhiều vào hình ảnh hoặc video có chất lượng cao. Chất lượng hình ảnh kém, độ phân giải thấp hoặc ánh sáng yếu có thể dẫn đến phát hiện không chính xác hoặc bỏ sót.
  
  
• Dễ bị ảnh hưởng bởi các yếu tố môi trường: Các môi trường khắc nghiệt như nhiệt độ quá cao, bụi, rung động hoặc nhiễu có thể làm giảm hiệu suất của hệ thống thị giác máy tính.
  ‍
• Độ phức tạp trong việc xử lý khối lượng dữ liệu lớn: Khi hệ thống thu thập một lượng lớn dữ liệu trực quan, việc quản lý, lưu trữ và phân tích dữ liệu đó có thể trở nên khó khăn nếu không có cơ sở hạ tầng phù hợp.

Những điều cần nhớ

Việc giám sát các hệ thống cũ một cách hiệu quả không phải lúc nào cũng đòi hỏi phải thay thế phần cứng hiện có. Nhiều doanh nghiệp phải đối mặt với các thiết bị lỗi thời, nhưng Vision AI cung cấp một cách để theo dõi hiệu suất mà không cần thực hiện các thay đổi lớn.

YOLO11 làm cho điều này trở nên khả thi bằng cách sử dụng tính năng phát hiện đối tượng và các tác vụ thị giác máy tính khác. Nó có thể đọc đồng hồ đo, công tơ và bảng điều khiển bằng camera để giám sát thời gian thực, mà không cần sửa đổi hệ thống. Mô hình chạy trơn tru trên các thiết bị biên, làm cho nó 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!