Thị giác Máy là gì? Tìm hiểu cách thức ngành AI này hỗ trợ tự động hóa công nghiệp, kiểm soát chất lượng và robot. Khám phá những điểm khác biệt chính của nó so với Thị giác Máy tính.
Thị giác Máy (Machine Vision) là một lĩnh vực công nghệ cho phép máy móc "nhìn thấy" và tự động diễn giải thế giới trực quan. Nó kết hợp camera, ánh sáng và phần mềm để chụp và phân tích hình ảnh, cho phép hệ thống đưa ra quyết định hoặc thực hiện các tác vụ dựa trên thông tin trực quan đó. Được sử dụng chủ yếu trong môi trường công nghiệp và tự động hóa, mục tiêu chính của thị giác máy là thực hiện các tác vụ kiểm tra và hướng dẫn cụ thể, thường lặp đi lặp lại, với tốc độ, độ chính xác và tính nhất quán cao hơn so với người vận hành. Đây là một thành phần quan trọng thúc đẩy tự động hóa trong các lĩnh vực như sản xuất , hậu cần và robot.
Một hệ thống thị giác máy điển hình tích hợp một số thành phần phần cứng và phần mềm để hoạt động. Quá trình bắt đầu với camera tốc độ cao và đèn chiếu sáng chuyên dụng được thiết kế để chụp ảnh rõ nét, nhất quán của một vật thể hoặc cảnh. Bước này, được gọi là thu thập hình ảnh, rất quan trọng để có hiệu suất đáng tin cậy. Hình ảnh đã chụp sau đó được xử lý bằng phần mềm sử dụng thuật toán để phân tích dữ liệu trực quan. Theo truyền thống, các hệ thống này dựa vào các kỹ thuật xử lý hình ảnh dựa trên quy tắc. Tuy nhiên, các hệ thống thị giác máy hiện đại ngày càng kết hợp Học máy (ML) và Học sâu (DL) để xử lý các tác vụ phức tạp và biến đổi hơn. Bước cuối cùng liên quan đến việc hệ thống đưa ra quyết định—chẳng hạn như đạt hay không đạt một bộ phận—hoặc điều khiển cánh tay rô-bốt. Toàn bộ quy trình làm việc thường được thực hiện theo thời gian thực trên phần cứng xử lý, từ PC công nghiệp đến các thiết bị biên .
Mặc dù thuật ngữ Thị giác Máy tính (Machine Vision) và Thị giác Máy tính (Computer Vision - CV) thường được sử dụng thay thế cho nhau, nhưng chúng có những trọng tâm riêng biệt. Thị giác Máy tính là một lĩnh vực khoa học rộng hơn, tập trung vào cách máy tính có thể hiểu được hình ảnh hoặc video kỹ thuật số ở mức độ cao. Nó bao gồm nhiều ứng dụng, từ nhận dạng khuôn mặt đến xe tự hành .
Ngược lại, Thị giác Máy tính (Machine Vision) thường được coi là một ngành kỹ thuật và là một nhánh của thị giác máy tính tập trung vào các ứng dụng thực tế, đặc biệt là trong tự động hóa công nghiệp. Các ứng dụng của nó thường mang tính chất nhiệm vụ cụ thể và được thực hiện trong các môi trường được kiểm soát chặt chẽ. Trong khi thị giác máy tính là về việc hiểu hình ảnh theo nghĩa chung, thị giác máy tính là về việc trích xuất thông tin cụ thể từ hình ảnh để thực hiện một nhiệm vụ. Để biết thêm chi tiết về sự khác biệt, bạn có thể tìm hiểu so sánh giữa thị giác máy tính và xử lý hình ảnh tại đây.
Thị giác máy là nền tảng của tự động hóa công nghiệp hiện đại. Khả năng thực hiện các tác vụ thị giác tốc độ cao và độ chính xác cao khiến nó trở nên vô cùng hữu ích trong nhiều lĩnh vực.
Việc tích hợp học sâu đã cách mạng hóa thị giác máy. Trong khi các hệ thống truyền thống bị giới hạn bởi các thuật toán dựa trên quy tắc, các mô hình học sâu, đặc biệt là Mạng nơ-ron tích chập (CNN) , có thể học từ lượng dữ liệu khổng lồ. Điều này cho phép chúng xác định các khiếm khuyết và đặc điểm với mức độ tinh tế và linh hoạt mà trước đây không thể. Các mô hình như YOLOv8 và YOLO11 có thể được đào tạo trên các tập dữ liệu tùy chỉnh để nhận dạng nhiều loại đối tượng và bất thường, khiến chúng trở nên lý tưởng cho các tác vụ như phân đoạn phiên bản trên dây chuyền sản xuất. Các nền tảng như Ultralytics HUB hợp lý hóa quy trình đào tạo và triển khai các mô hình tiên tiến này. Các khuôn khổ như PyTorch và TensorFlow cung cấp nền tảng để xây dựng các hệ thống tinh vi này, cho phép các giải pháp thị giác máy mạnh mẽ và thông minh hơn.
