Thị giác máy

Thị giác máy là một lĩnh vực công nghệ cho phép máy móc "nhìn" và diễn giải thế giới trực quan một cách tự động. Nó kết hợp camera, ánh sáng và phần mềm để chụp và phân tích hình ảnh, cho phép các 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. Nó là một thành phần quan trọng thúc đẩy tự động hóa trong các lĩnh vực như sản xuất, hậu cần và robot học.

Cách thức hoạt động của thị giác máy (Machine Vision)

Một hệ thống thị giác máy tính điển hình tích hợp một số thành phần phần cứng và phần mềm để hoạt động. Quy trình bắt đầu với camera tốc độ cao và ánh sáng chuyên dụng được thiết kế để chụp ảnh rõ nét và nhất quán về một đối tượng hoặc cảnh. Bước này, được gọi là thu nhận ảnh, rất quan trọng để có hiệu suất đáng tin cậy. Hình ảnh thu được sau đó được xử lý bằng phần mềm sử dụng các thuật toán để phân tích dữ liệu trực quan. Theo truyền thống, các hệ thống này dựa vào các kỹ thuật xử lý ảnh dựa trên quy tắc. Tuy nhiên, các hệ thống thị giác máy tính 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 hoặc không đạt một bộ phận—hoặc hướng dẫn một cánh tay robot. Toàn bộ quy trình làm việc thường được thực thi trong thời gian thực trên phần cứng xử lý, từ PC công nghiệp đến thiết bị biên.

Thị giác máy so với Thị giác máy tính

Mặc dù các thuật ngữ Machine Vision (thị giác máy) và Computer Vision (CV) - Thị giác máy tính thường được sử dụng thay thế cho nhau, nhưng chúng có các trọng tâm khác nhau. Computer Vision là một lĩnh vực khoa học rộng lớn hơn liên quan đến cách máy tính có thể hiểu được thông tin cấp cao từ hình ảnh hoặc video kỹ thuật số. Nó bao gồm một loạt các ứng dụng, từ nhận dạng khuôn mặt (facial recognition) đến xe tự hành (autonomous vehicles).

Ngược lại, Thị giác máy thường được coi là một ngành kỹ thuật và là một tập hợp con 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 dành riêng cho từng tác vụ và được thực hiện trong môi trường được kiểm soát chặt chẽ. Trong khi thị giác máy tính là về việc hiểu một hình ảnh theo nghĩa chung, thì thị giác máy là về việc trích xuất thông tin cụ thể từ một hình ảnh để thực hiện một tác vụ. Để biết thêm chi tiết về sự khác biệt, bạn có thể khám phá so sánh giữa thị giác máy tính và xử lý ảnh này.

Các Ứng dụng Thực tế

Thị giác máy là nền tảng của tự động hóa công nghiệp hiện đại. Khả năng thực hiện các tác vụ trực quan tốc độ cao, độ chính xác cao của nó khiến nó trở nên vô giá trong nhiều lĩnh vực.

• Kiểm soát Chất lượng trong Sản xuất: Một trong những ứng dụng phổ biến nhất của thị giác máy là kiểm tra chất lượng tự động. Ví dụ: trên dây chuyền đóng chai, một hệ thống thị giác máy có thể kiểm tra hàng nghìn chai mỗi phút để kiểm tra các vết nứt, đảm bảo mức đổ đầy chính xác và xác minh rằng nắp được niêm phong đúng cách. Các hệ thống được hỗ trợ bởi các mô hình như Ultralytics YOLO11 có thể thực hiện phát hiện đối tượng phức tạp để xác định ngay cả những khuyết tật nhỏ nhất. Điều này không chỉ cải thiện chất lượng sản phẩm mà còn giảm lãng phí và chi phí vận hành. Hiệp hội Tự động hóa Tiên tiến (A3) cung cấp nhiều tài nguyên về chủ đề này.
• Hướng dẫn cho ngành Robot: Hệ thống thị giác máy cung cấp "đôi mắt" cho robot, cho phép chúng thực hiện các nhiệm vụ phức tạp một cách chính xác. Trong một kho hàng logistics được điều khiển bằng AI, thị giác máy hướng dẫn robot xác định, nhặt và đặt các vật phẩm để phân loại và đóng gói. Điều này liên quan đến theo dõi đối tượng và ước tính tư thế để hiểu vị trí và hướng của đối tượng. Các hệ thống như vậy rất quan trọng đối với các hoạt động tốc độ cao theo yêu cầu của các trung tâm hoàn thiện đơn hàng thương mại điện tử và là một phần quan trọng của robot và tự động hóa.

Vai trò của Học sâu (Deep Learning)

Sự tích hợp của 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, thì các mô hình học sâu, đặc biệt là Mạng Nơ-ron Tích chập (CNN), có thể học hỏi từ lượng lớn dữ liệu. Điều này cho phép chúng xác định các khuyết tật và đặc điểm với mức độ tinh tế và linh hoạt mà trước đây không thể thực hiện được. Các mô hình như YOLOv8 và YOLO11 có thể được huấn luyện trên bộ dữ liệu tùy chỉnh để nhận dạng nhiều loại đối tượng và dị thường, khiến chúng trở nên lý tưởng cho các tác vụ như phân đoạn thể hiện trên dây chuyền sản xuất. Các nền tảng như Ultralytics HUB hợp lý hóa quy trình huấn luyện và triển khai các mô hình tiên tiến này. Các framework như PyTorch và TensorFlow cung cấp nền tảng để xây dựng các hệ thống phức tạp này, cho phép các giải pháp thị giác máy mạnh mẽ và thông minh hơn.