Kiểm tra chất lượng trong sản xuất: Phương pháp truyền thống và deep learning
Tìm hiểu cách các model phát hiện vật thể mới nhất có thể giúp tự động hóa kiểm tra chất lượng trong sản xuất.
Kiểm tra chất lượng là một nhiệm vụ quan trọng trong quá trình sản xuất, nhằm đảm bảo sản phẩm đáp ứng các tiêu chuẩn chất lượng bắt buộc. Tuy nhiên, việc đánh giá chất lượng bằng các phương pháp kiểm tra truyền thống có thể tốn kém khi độ phức tạp của sản phẩm tăng lên.
Các nhà sản xuất đang chuyển sang những kỹ thuật kiểm tra dựa trên deep learning, như phát hiện đối tượng và phân đoạn ngữ nghĩa, để giảm chi phí kiểm tra. Deep learning là một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI), sử dụng các thuật toán máy tính được gọi là mạng neural để xác định các mẫu phức tạp trong dữ liệu. Những kỹ thuật này giúp tự động hóa quy trình kiểm tra và giảm sự phụ thuộc vào nhân viên kiểm tra bằng cách phân tích các dataset quy mô lớn, bao gồm hình ảnh và video.
Nhờ tính linh hoạt và hiệu quả về chi phí, hoạt động đảm bảo chất lượng dựa trên AI giúp tăng đáng kể lợi nhuận doanh nghiệp. Các báo cáo cho thấy ngành sản xuất có thể thu được hơn 3 nghìn tỷ USD từ AI vào năm 2035.
Bài viết này sẽ thảo luận cách các phương pháp deep learning có thể cải thiện hoạt động kiểm tra chất lượng và cách Ultralytics YOLO11 có thể nâng cao hoạt động kiểm tra trong nhiều ngành công nghiệp.
Kiểm tra chất lượng trong sản xuất là gì?#
Kiểm tra chất lượng đánh giá xem sản phẩm có lỗi, điểm bất thường hoặc sự không nhất quán trước khi đến tay người tiêu dùng hay không.
Quy trình này có thể diễn ra trong quá trình sản xuất, khi sản phẩm di chuyển qua dây chuyền lắp ráp, hoặc sau sản xuất nhưng trước khi các mặt hàng được chuyển sang dây chuyền phân phối.
Thông thường, quy trình này bao gồm các chuyên gia thực hiện đánh giá trực quan để xác định sản phẩm có lệch khỏi hoặc không đáp ứng các tiêu chuẩn thiết kế mong muốn hay không.
Tuy nhiên, khi yêu cầu về chất lượng ngày càng cao, các nhà sản xuất đang chuyển sang những phương pháp tự động dựa trên deep learning để đạt được sự linh hoạt và khả năng mở rộng cao hơn trong hoạt động.
Các phương pháp deep learning là gì?#
Các phương pháp deep learning sử dụng mạng neural nhân tạo, hoạt động theo các nguyên lý của bộ não con người. Các mạng này gồm những lớp neuron được kết nối với nhau. Mỗi neuron thực hiện một phép tính toán học để phân tích dữ liệu, xác định mẫu và tạo ra dự đoán.
Hình 1. Mạng neural nhân tạo.
Trong kiểm tra chất lượng, các model deep learning bao gồm những framework thị giác máy tính có khả năng tự động học và trích xuất đặc trưng từ hình ảnh sản phẩm.
Việc phát triển các model thị giác máy tính yêu cầu chuyên gia huấn luyện mạng neural trên các dataset liên quan và chạy kiểm định trên một dataset mới để kiểm tra hiệu năng.
Sau khi được kiểm định, chuyên gia có thể triển khai các model này trên camera và cảm biến bằng nhiều công cụ triển khai như PyTorch, ONNX và OpenVINO.
Các phương pháp deep learning để kiểm tra chất lượng#
Kiểm tra chất lượng dựa trên thị giác sử dụng nhiều phương pháp để phát hiện và định vị hư hỏng, vết nứt và các bộ phận bị thiếu. Danh sách dưới đây đề cập đến bốn phương pháp deep learning hiện đại.
Phân loại nhị phân#
Phân loại nhị phân là nhiệm vụ phân loại hình ảnh vào một trong hai lớp, chẳng hạn xác định một đối tượng có xuất hiện lỗi hay không.
Dựa trên dữ liệu trực quan, model phân loại đưa ra quyết định nhị phân có/không. Các model này giúp phát hiện các bộ phận bị thiếu. Ví dụ, một model phân loại có thể xác định một bộ phận trong sản phẩm có bị thiếu hay không.
Hình 2. Phân loại nhị phân một bộ phận ô tô.
Phân loại đa lớp#
Phân loại đa lớp là nhiệm vụ phân loại hình ảnh vào nhiều hơn hai lớp. Phương pháp này gán mỗi hình ảnh vào một trong số các danh mục được xác định trước.
Ví dụ, một model phân loại đa lớp có thể phân tích hình ảnh sản phẩm và trả về xác suất cho nhiều loại hư hỏng hoặc vết nứt, cho biết loại nào có khả năng xuất hiện cao nhất.
Hình 3. Phân loại đa lớp phát hiện lỗi cong và lỗi màu.
Điều này hữu ích trong sản xuất, nơi nhiều loại lỗi khác nhau, chẳng hạn như vết xước, vết lõm hoặc vết nứt, có thể yêu cầu các quy trình xử lý khác nhau.
Định vị#
Định vị là việc xác định vị trí cụ thể của một đối tượng hoặc đặc trưng trong hình ảnh. Phương pháp này sử dụng model phát hiện đối tượng để dự đoán bounding box hoặc tọa độ làm nổi bật vùng hư hỏng cụ thể.
Điều này hữu ích cho các nhiệm vụ như phát hiện vết nứt trong tòa nhà hoặc bộ phận công nghiệp, nơi cần xác định vị trí chính xác của lỗi để sửa chữa có mục tiêu.
Hình 4. Model định vị lỗ đột.
Ví dụ, trong bảo trì cơ sở hạ tầng, các model định vị có thể phân tích hình ảnh của một kết cấu bê tông và đánh dấu chính xác khu vực có vết nứt.
Định vị đa lớp#
Định vị đa lớp xác định và định vị nhiều lỗi trong một hình ảnh, đồng thời phân loại từng lỗi vào một trong số các danh mục được xác định trước.
Phương pháp này sử dụng các model phát hiện đối tượng tiên tiến hơn để xác định loại và vị trí lỗi, từ đó cung cấp thông tin chi tiết hơn.
Hình 5. Model định vị nhiều loại lỗi.
Ví dụ, một model định vị đa lớp có thể phân tích hình ảnh của một mặt hàng bị hư hỏng và cho biết loại lỗi, chẳng hạn như vết xước hoặc vết nứt, cùng tọa độ chính xác của lỗi trong đối tượng.
Phương pháp truyền thống và deep learning#
Các phương pháp kiểm tra truyền thống cứng nhắc hơn, tuân theo các quy tắc và tiêu chuẩn do người dùng xác định, chẳng hạn như ngưỡng, checklist được định nghĩa trước và tiêu chí đạt/không đạt.
Ví dụ, trong các kỹ thuật thị giác dựa trên quy tắc, chuyên gia xác định màu sắc, hình dạng và kích thước lý tưởng của một sản phẩm cụ thể. Hệ thống sẽ thông báo cho chuyên gia nếu camera hoặc thiết bị thu nhận hình ảnh khác phát hiện sai lệch so với các tiêu chuẩn này.
Các phương pháp deep learning mang lại tính linh hoạt cao hơn để xây dựng những hệ thống phát hiện phức tạp hơn. Những phương pháp này bao gồm việc thu thập và gắn nhãn các dataset hình ảnh quy mô lớn về những đối tượng bị lỗi. Chuyên gia sử dụng dữ liệu đã gắn nhãn để huấn luyện các model phát hiện đối tượng như Ultralytics YOLO11. Sau khi huấn luyện, họ có thể triển khai model trên camera hoặc cảm biến để chụp ảnh và xác định lỗi theo thời gian thực.
Trong phần tiếp theo, chúng ta sẽ xem xét cách sử dụng Ultralytics YOLO11 để kiểm tra chất lượng.
Sử dụng thị giác máy tính để kiểm tra chất lượng#
You-Only-Look-Once (YOLO) là một model phát hiện đối tượng theo thời gian thực hiện đại nhất (SOTA), nổi tiếng nhờ độ chính xác, khả năng thích ứng và tốc độ cao. Phiên bản mới nhất là Ultralytics YOLO11, cải thiện các phiên bản trước về trích xuất đặc trưng, tốc độ, độ chính xác và khả năng thích ứng.
Model này có kiến trúc tốt hơn để trích xuất đặc trưng chính xác hơn và bao gồm các pipeline huấn luyện được tối ưu hóa nhằm tăng tốc độ xử lý. Model có hiệu quả tính toán cao hơn, với số lượng parameter ít hơn 22% và điểm độ chính xác cao hơn so với các phiên bản tiền nhiệm.
Nhờ tính linh hoạt, Ultralytics YOLO11 có thể giúp cải thiện quy trình kiểm tra chất lượng trong nhiều lĩnh vực. Model có thể giúp phát hiện các điểm bất thường, hư hỏng, vết nứt, bộ phận bị thiếu và lỗi đóng gói trong sản phẩm thông qua những nhiệm vụ như phát hiện đối tượng và phân đoạn.
Hãy cùng xem một số cách các model thị giác máy tính có thể được sử dụng trong ngành sản xuất.
Phát hiện các bộ phận bị thiếu và đặt sai vị trí trong thiết bị điện tử#
Các model thị giác máy tính có thể kiểm tra xem sản phẩm có đầy đủ mọi bộ phận cần thiết hay không. Chúng có thể phát hiện các linh kiện bị thiếu trong sản phẩm đã lắp ráp để đảm bảo tính hoàn chỉnh.
Trong sản xuất thiết bị điện tử, việc xác định các linh kiện bị thiếu, bộ phận lệch vị trí hoặc vấn đề hàn là yếu tố quan trọng để đảm bảo sản phẩm cuối cùng đáng tin cậy và có đúng chức năng.
Các model phát hiện đối tượng như YOLO11 có thể được huấn luyện để phát hiện các linh kiện bị thiếu hoặc đặt sai vị trí trên bo mạch. Model có thể phân tích hình ảnh bo mạch theo thời gian thực và xác định các lỗi như điện trở hoặc tụ điện bị thiếu. Điều này đảm bảo quá trình lắp ráp của từng sản phẩm là chính xác trước khi giao hàng.
Phát hiện vết nứt trong các bộ phận ô tô#
Phát hiện vết nứt là một nhiệm vụ phát hiện khác, phân tích hình ảnh hoặc dữ liệu cảm biến để xác định vị trí, kích thước và mức độ nghiêm trọng của vết nứt.
Ngành ô tô là một ví dụ mà việc phát hiện vết nứt trong nhiều bộ phận như bánh răng và hệ thống phanh là cần thiết để đảm bảo chúng đáp ứng các tiêu chuẩn an toàn.
Các model như Ultralytics YOLO11 có thể được huấn luyện để nhanh chóng phát hiện những lỗi như vết xước bề mặt hoặc vết nứt trong các bộ phận ô tô phức tạp.
Phát hiện hư hỏng trong ngành dệt may#
Thị giác máy tính có thể giúp phát hiện nhiều loại hư hỏng trên bề mặt sản phẩm, chẳng hạn như vết xước, vết lõm và biến dạng, bằng cách sử dụng các nhiệm vụ thị giác máy tính.
Ngành dệt may có thể hưởng lợi đáng kể từ việc phát hiện hư hỏng dựa trên AI bằng cách sử dụng các model phát hiện đối tượng và phân đoạn như Ultralytics YOLO11. Model có thể xác định các lỗi như rách, lỗ thủng, vết bẩn hoặc sự không nhất quán của vải trong quá trình sản xuất.
Phát hiện điểm bất thường trong sản xuất dược phẩm#
Phát hiện điểm bất thường là nhiệm vụ phân tích thiết kế, cấu trúc, hình thức và kích thước của sản phẩm để đánh giá xem các đặc tính này có lệch khỏi tiêu chuẩn mong muốn hay không.
Trong sản xuất dược phẩm, phát hiện điểm bất thường đóng vai trò thiết yếu trong việc đảm bảo chất lượng và độ an toàn của các sản phẩm thuốc. Nhà sản xuất có thể sử dụng Ultralytics YOLO11 để phát hiện những bất thường như hình dạng hoặc kích thước viên thuốc không nhất quán, đổi màu hay các hạt lạ.
Độ chính xác của việc đóng gói và ghi nhãn#
Một ví dụ khác về cách sử dụng các model thị giác máy tính trong sản xuất là hoạt động đóng gói và ghi nhãn trong các ngành công nghiệp. Chẳng hạn, ngành thực phẩm và đồ uống phải đáp ứng các tiêu chuẩn nghiêm ngặt về an toàn người tiêu dùng và tuân thủ quy định.
Các model như Ultralytics YOLO11 có thể giúp phát hiện các lỗi đóng gói như ghi nhãn sai, bao bì hư hỏng hoặc thiếu tem niêm phong an toàn. Model cũng có thể xác minh nhãn được đặt đúng vị trí, với mã vạch hoặc hạn sử dụng rõ ràng.
Điều này đảm bảo sản phẩm tuân thủ các quy định của ngành và sẵn sàng được phân phối đến người tiêu dùng.
Thách thức và định hướng tương lai của kiểm tra chất lượng dựa trên AI#
Các framework kiểm tra chất lượng dựa trên AI vẫn đang phát triển và phải đối mặt với nhiều thách thức. Dưới đây là một số hạn chế và hướng nghiên cứu trong tương lai cần cân nhắc đối với các công nghệ này.
- Học trong thế giới mở và thị giác chủ động: Việc xây dựng các model phát hiện đối tượng để phát hiện những đối tượng mới gặp nhiều thách thức do dữ liệu được gắn nhãn còn hạn chế. Các model huấn luyện không giám sát và học chuyển giao có thể giúp chuyên gia nhanh chóng thích ứng framework phát hiện với các dataset mới.
- Phát hiện ở cấp độ pixel: Phân đoạn hình ảnh cho phép model hiểu sự khác biệt giữa nền và đối tượng chính trong hình ảnh. Việc tích hợp phát hiện đối tượng và phân đoạn là một lĩnh vực nghiên cứu không ngừng phát triển nhằm đảm bảo kiểm tra chất lượng cao.
- Học đa phương thức: Các model đa phương thức có thể tích hợp và phân tích đồng thời nhiều loại dữ liệu. Trong phát hiện đối tượng, học đa phương thức có thể giúp cải thiện độ chính xác của hoạt động kiểm tra bằng cách học từ nhiều loại dữ liệu khác nhau, chẳng hạn dữ liệu nhiệt để hiểu chiều sâu, hình ảnh 2 chiều và video ngắn.
Những điểm chính#
Hoạt động kiểm tra chất lượng dựa trên deep learning đang tiến bộ theo cấp số mũ nhờ sự phát triển liên tục của nhiều model phát hiện đối tượng. Với kiểm tra chất lượng dựa trên AI, các nhà sản xuất có thể đạt được khả năng mở rộng và tính linh hoạt cao hơn so với các phương pháp truyền thống.
Doanh nghiệp có thể sử dụng các model như Ultralytics YOLO11 để tự động hóa quy trình kiểm tra, tận dụng kiến trúc được cải tiến và khả năng trích xuất đặc trưng của model nhằm đạt độ chính xác tốt hơn và tốc độ cao hơn.
Bạn có thể tìm hiểu thêm về YOLO11 và các model phát hiện đối tượng khác bằng cách xem repository GitHub của chúng tôi và tham gia cộng đồng sôi nổi. Khám phá cách Ultralytics đang định hình lại ngành sản xuất thông qua các framework deep learning hiện đại nhất.
