Kể từ khi ra đời vào những năm 1980, machine vision (thị giác máy) đã tự quan tâm đến hai điều: cải thiện sức mạnh và khả năng của công nghệ và làm cho nó dễ sử dụng hơn. Ngày nay, machine vision đang chuyển sang các máy ảnh có độ phân giải cao hơn với trí thông minh cao hơn để giúp cho các giải pháp tự động mới cả trong và ngoài nhà máy – tất cả đều đơn giản hóa thao tác tiếp cận với điện thoại thông minh, giúp giảm đáng kể các yêu cầu kỹ thuật và chi phí liên quan.

Và, cũng giống như trong các ngành khác đang hưởng lợi từ những tiến bộ nhanh chóng của công nghệ như Big Data (dữ liệu lớn), công nghệ điện toán đám mây, trí tuệ nhân tạo (AI) và di động, các nhà sản xuất, hoạt động hậu cần và các doanh nghiệp khác cũng sẽ được hưởng lợi từ ba tiến bộ quan trọng trong thị giác máy để tự động hóa.

Công nghệ cảm biến cải tiến nhanh chóng

Trong khi máy ảnh 1-, 2- và 5-megapixel (MP) tiếp tục chiếm phần lớn các lô hàng máy ảnh thị giác máy, chúng tôi nhận thấy sự quan tâm đáng kể đến máy ảnh thông minh có độ phân giải cao hơn , lên đến 12 MP. Cảm biến độ phân giải cao có nghĩa là một camera thông minh duy nhất kiểm tra động cơ ô tô có thể thực hiện công việc của một số camera thông minh có độ phân giải thấp hơn trong khi vẫn duy trì kiểm tra độ chính xác cao.

Công nghệ xử lý hình ảnh High Dynamic Range Plus (HDR +) đang chờ cấp bằng sáng chế của Cognex cung cấp độ trung thực hình ảnh thậm chí còn tốt hơn HDR thông thường của bạn. Nó sẽ giúp camera thông minh kiểm tra nhiều khu vực trên các vật thể lớn, nơi độ đồng đều ánh sáng kém hơn mức lý tưởng. Trước đây, các biến thể ánh sáng có thể bị nhầm lẫn với các khuyết tật hoặc thậm chí không thể nhìn thấy đặc điểm. Ngày nay, HDR + giúp giảm tác động của các biến thể ánh sáng, cho phép ứng dụng trong các môi trường đầy thử thách vượt quá khả năng của công nghệ thị giác máy chỉ vài năm trước đây.

Trong khi các máy ảnh thông minh tiên tiến chạy công nghệ HDR + trên mảng cổng có thể lập trình trường (FPGA) để cải thiện chất lượng của hình ảnh thu được ở tốc độ khung hình, công nghệ cảm biến bổ sung, chẳng hạn như cảm biến thời gian bay (ToF), đang được kết hợp để cho phép “Tiêu điểm động dựa trên khoảng cách”. Hệ thống hình ảnh ngọn đuốc tích hợp (HPIT) công suất cao mới , sử dụng công nghệ đo khoảng cách ToF và thấu kính lỏng tốc độ cao , cũng đang tạo ra tác động bằng cách cho phép tự động lấy nét động ở tốc độ khung hình. Các đầu đọc mã vạch mới nhất tích hợp khả năng HPIT cho các ứng dụng như phân loại đường hầm tốc độ cao và quản lý kho hàng trong các tình huống mà gói hàng và kích thước sản phẩm có thể thay đổi đáng kể, đòi hỏi máy ảnh phải nhanh chóng thích ứng với các dải tiêu cự khác nhau.

Tích hợp với Học sâu

Cũng giống như tác động của AI trong các ngành công nghiệp khác, phần mềm tầm nhìn học sâu để tự động hóa nhà máy cho phép các doanh nghiệp tự động hóa việc kiểm tra mà trước đây chỉ có thể thực hiện thủ công hoặc giải quyết hiệu quả hơn các thách thức kiểm tra phức tạp, rườm rà hoặc tốn thời gian so với các quy tắc truyền thống thị giác máy.

Công dụng lớn nhất thúc đẩy đầu tư vào học sâu là tiềm năng phân bổ lại, trong nhiều trường hợp, hàng trăm thanh tra nhân lực với hệ thống thanh tra dựa trên học sâu. Lần đầu tiên, các nhà sản xuất có công nghệ cung cấp giải pháp kiểm tra có thể đạt được hiệu suất tương đương với công nghệ của con người.

Một ví dụ về việc học sâu sẽ mang lại lợi ích như thế nào cho các tổ chức là kiểm tra phát hiện khiếm khuyết. Mọi nhà sản xuất đều muốn loại bỏ các khuyết tật công nghiệp càng nhiều càng tốt và càng sớm càng tốt trong quá trình sản xuất để giảm các tác động hạ nguồn gây tốn kém thời gian và tiền bạc.

Việc phát hiện khuyết tật là một thách thức vì gần như không thể tính đến lượng biến thiên tuyệt đối của yếu tố cấu thành khuyết tật hoặc những điểm bất thường nào có thể nằm trong phạm vi biến thể có thể chấp nhận được. Do đó, nhiều nhà sản xuất sử dụng nhân viên kiểm tra vào cuối quá trình để thực hiện kiểm tra lần cuối đối với các lỗi sản phẩm không thể chấp nhận được. Với học sâu, các kỹ sư chất lượng có thể đào tạo một hệ thống thị giác máy để tìm hiểu đâu là khiếm khuyết có thể chấp nhận được hoặc không thể chấp nhận được từ tập dữ liệu gồm các hình ảnh tham chiếu thay vì lập trình hệ thống thị giác để giải thích cho hàng nghìn khả năng khiếm khuyết.

Internet of Things

Một bước phát triển quan trọng đối với hệ thống thị giác máy ảnh thông minh cho phép các sáng kiến ​​Công nghiệp 4.0 là Kiến trúc hợp nhất truyền thông nền tảng mở (OPC UA). Với sự đóng góp của tất cả các hiệp hội thương mại thị giác máy lớn trên thế giới, OPC UA là một tiêu chuẩn tương tác công nghiệp được phát triển để giúp giao tiếp giữa máy và máy.

Kết hợp với công nghệ cảm biến tiên tiến và các xu hướng như học sâu, OPC UA sẽ giúp chuyển đổi công nghệ thị giác máy từ một giải pháp điểm để kết nối thế giới công nghiệp bên trong nhà máy và thế giới vật chất bên ngoài nó. Ngày nay, hệ thống thị giác và máy đọc mã vạch là nguồn dữ liệu quan trọng cho các doanh nghiệp hiện đại.