Thị giác máy là gì?

Tất cả đã bắt đầu như thế nào: Hệ thống thị giác máy cổ điển

Máy móc có thể ‘nhìn thấy’ trước AI và học máy. Vào đầu những năm 1970, máy tính bắt đầu sử dụng các thuật toán cụ thể để xử lý hình ảnh và nhận dạng các tính năng cơ bản. Công nghệ thị giác máy cổ điển này có thể phát hiện các cạnh của đối tượng để định vị một bộ phận, tìm sự khác biệt về màu sắc biểu thị lỗi và phân biệt các đốm pixel được kết nối biểu thị lỗ.

Thị giác máy cổ điển liên quan đến các hoạt động tương đối đơn giản không yêu cầu trí tuệ nhân tạo. Văn bản phải đơn giản và sắc nét, giống như mã vạch. Các hình dạng phải có thể dự đoán được và phù hợp với một mẫu chính xác. Hệ thống thị giác máy cổ điển không thể đọc chữ viết tay, giải mã nhãn bị nhăn hoặc phân biệt quả táo với quả cam.

Tuy nhiên, thị giác máy cổ điển đã có tác động rất lớn đến sản xuất. Máy móc không mệt mỏi, vì vậy chúng có thể phát hiện ra các khuyết tật nhanh hơn và đáng tin cậy hơn so với mắt người. Ngoài ra, máy móc không bị giới hạn bởi tầm nhìn của con người. Máy ảnh thị giác máy chuyên dụng có thể sử dụng hình ảnh nhiệt để phát hiện dị thường nhiệt và tia X để phát hiện các lỗ hổng cực nhỏ và độ mỏi của kim loại.

Sự trỗi dậy của Trí tuệ nhân tạo: Suy luận học sâu và Thị giác máy công nghiệp

Điện toán biên ngày càng mạnh mẽ  – các thiết bị nhúng và IoT ở biên mạng và hơn thế nữa – cộng với vô số mô hình học sâu dành cho trí tuệ nhân tạo (AI) đang mở rộng triệt để những gì thị giác máy có thể làm. Sự tăng trưởng nhanh chóng về năng lực này đang dẫn đến việc chuyển đổi sang các nhà máy thông minh và Công nghiệp 4.0.

Trí tuệ nhân tạo tăng cường các thuật toán thị giác máy tính cổ điển bằng các mô hình được gọi là mạng lưới thần kinh. Khi một máy tính nhận được một hình ảnh hoặc một luồng hình ảnh video, phần mềm thị giác máy sẽ so sánh dữ liệu hình ảnh đó với một mô hình mạng thần kinh. Quá trình này, được gọi là suy luận học sâu, cho phép máy tính nhận ra những khác biệt rất nhỏ như sự không phù hợp về mẫu rất nhỏ trong vải và các lỗi cực nhỏ trong bảng mạch.

Để cải thiện độ chính xác và tốc độ, các nhà khoa học dữ liệu tạo ra các mô hình mạng thần kinh cụ thể cho các ứng dụng cụ thể. Trong quá trình này, được gọi là đào tạo có giám sát, một máy tính sẽ xem xét hàng chục nghìn mẫu và xác định các mẫu có ý nghĩa, bao gồm cả các mẫu mà con người có thể không phát hiện ra.

Có các mô hình để phát hiện các điểm ảnh chết và không màu trên màn hình, nhìn thấy các khoảng trống trong các mối hàn và xác định chính xác các sợi bị kéo trên vải. Tất nhiên, nhiều mô hình liên tục được phát triển và hoàn thiện.

Trong các ngành được quản lý chặt chẽ như dược phẩm, thị giác máy cung cấp khả năng kiểm tra liên tục về thành phần, bao bì và nhãn mác của sản phẩm để đảm bảo chất lượng. Khi được áp dụng cho chuỗi cung ứng, thị giác máy có thể tự động quét và theo dõi các mặt hàng tại mỗi điểm của quy trình làm việc, cung cấp tài khoản chính xác, tức thời về hàng tồn kho của bạn.

Lợi ích của Thị giác Máy trong Hoạt động

Những cải tiến đối với sức khỏe và sự an toàn của người lao động là một lợi ích quan trọng của việc áp dụng thị giác máy vào các hoạt động. Thị giác máy tính do AI cung cấp có thể đảm bảo người lao động đang duy trì khoảng cách xã hội và đeo thiết bị an toàn phù hợp. Rô-bốt và thiết bị có thị giác máy có thể diễn giải hành động của con người và tương tác, giúp ngăn ngừa tai nạn trước khi chúng xảy ra. Nếu tình huống không an toàn, họ có thể cảnh báo người vận hành hoặc tự động tắt thiết bị, giảm rủi ro cho nhân viên và công ty của bạn.

Ngoài ra, bằng cách liên tục phân tích dữ liệu từ máy ảnh, micrô và cảm biến được nhúng trong thiết bị và máy móc công nghiệp, PC công nghiệp có thể sử dụng AI để phát hiện lỗi và dấu hiệu hao mòn trước khi hỏng hóc để có thể lên kế hoạch sửa chữa phòng ngừa trước, loại bỏ thời gian ngừng hoạt động bất ngờ và phân bổ chi phí bảo trì tăng ca.

Trong các lĩnh vực quản lý và bảo mật tài sản, AI có thể phát hiện và theo dõi các đối tượng trong nguồn cấp dữ liệu video để đảm bảo sử dụng và lưu trữ đúng cách, cảnh báo cho ban quản lý nếu tài sản vượt quá ranh giới được xác định trước. Hệ thống camera an ninh có thể trở thành đối tác an ninh tích cực có khả năng kiểm soát truy cập tòa nhà và xác định các tình huống nguy hiểm.

Thị giác máy thông minh và hệ thống tự trị

Trí tuệ nhân tạo đang mở rộng thị giác máy vượt xa khả năng kiểm tra trực quan và kiểm soát chất lượng. Với thị giác máy thông minh, rô-bốt có thể nhận thức không gian ba chiều, giữ các bộ phận cho nhau và kiểm tra công việc của nhau. Họ thậm chí có thể tương tác với đồng nghiệp của con người và đảm bảo rằng họ làm việc cùng nhau một cách an toàn.

Các máy có tầm nhìn thông minh có thể sử dụng quá trình xử lý ngôn ngữ tự nhiên để đọc nhãn và diễn giải các biển báo. Rô-bốt có tầm nhìn thông minh có thể hiểu hình dạng, tính toán khối lượng và đóng gói hộp, xe tải và thậm chí cả công-ten-nơ vận chuyển một cách hoàn hảo với không gian lãng phí tối thiểu.

Sự thay đổi này từ những cỗ máy có thể tự động hóa các nhiệm vụ đơn giản sang những cỗ máy tự hành có thể nhìn xa hơn những gì mắt người có thể nhìn thấy và tự suy nghĩ để tối ưu hóa các yếu tố trong thời gian dài hơn sẽ thúc đẩy các cấp độ đổi mới công nghiệp mới.

Nghe có vẻ giống như khoa học viễn tưởng, nhưng thị giác máy thông minh đang hoạt động trong các nhà máy, nhà kho và trung tâm vận chuyển ngày nay, hỗ trợ và hỗ trợ người lao động bằng cách xử lý các nhiệm vụ thông thường để người lao động có thể sử dụng chuyên môn của mình để tập trung vào những phần quan trọng nhất.

Lợi ích của Thị giác Máy trong Sản xuất Thông minh

Thị giác máy công nghiệp là xương sống của hoạt động sản xuất, hậu cần và vận hành thông minh. Máy ảnh thị giác máy, cảm biến IoT nhúng và PC công nghiệp có thể mang lại sự thông minh, phân tích và hiệu quả cho mọi bước của quy trình sản xuất.

Thị giác máy được áp dụng cho sản xuất có thể cải thiện chất lượng sản phẩm và hiệu quả toàn bộ hệ thống, tăng năng suất dây chuyền sản xuất của bạn, giảm chi phí lao động và giải phóng nhân viên của bạn để tập trung vào công việc có giá trị cao hơn.

Đối với Audi, việc hợp tác với Intel và Nebbiolo Technologies, tích hợp các thuật toán phân tích dự đoán và học máy vào các quy trình kiểm tra mối hàn và kiểm soát chất lượng quan trọng đã giúp tăng số lượng mối hàn được phân tích mỗi ngày, giảm chi phí lao động trong các nhà máy của họ và cho phép Audi chuyển sang giám sát chủ động hơn, tránh các vấn đề hơn là chỉ phản ứng với chúng. Michael Häffner, Trưởng phòng Kế hoạch Sản xuất, Tự động hóa và Số hóa của Audi cho biết: “Tại nhà máy Neckarsulm, chúng tôi đã thấy chi phí lao động đã giảm từ 30%–50% .

Để biết thêm thông tin: www.intel.com