Sự Khác Biệt Giữa AI và AOI
Giới Thiệu về AOI
Sự chuyển mình từ thời đại sản xuất hàng loạt với sự đa dạng hạn chế sang mô hình sản xuất động, nhấn mạnh vào việc sản xuất hàng hóa với số lượng thấp và đa dạng cao, đã làm cho việc kiểm soát chất lượng và kiểm tra trở nên phức tạp và đầy thử thách hơn. Các sản phẩm hiện nay có nhiều hình dạng, kích thước, vật liệu và đặc điểm khác nhau, điều này dẫn đến các khuyết tật khó xác định hơn.
Do đó, hệ thống AOI (Kiểm Tra Quang Học Tự Động) đã trở thành giải pháp chủ đạo để phát hiện khuyết tật trong các quy trình công nghiệp. Tuy nhiên, AOI truyền thống phụ thuộc vào các mẫu khuyết tật được xác định trước và các tham số cố định để phát hiện khuyết tật, điều này hạn chế khả năng của hệ thống AOI trong việc kiểm tra nhanh chóng và linh hoạt. Khả năng các hệ thống kiểm tra truyền thống bỏ sót khuyết tật tăng lên đáng kể; tuy nhiên, AI mang đến một giải pháp chuyển đổi cho thị giác máy tính bằng cách tạo điều kiện cho việc kiểm tra linh hoạt và hiệu quả hơn.
Do đó, hệ thống AOI (Kiểm Tra Quang Học Tự Động) đã trở thành giải pháp chủ đạo để phát hiện khuyết tật trong các quy trình công nghiệp. Tuy nhiên, AOI truyền thống phụ thuộc vào các mẫu khuyết tật được xác định trước và các tham số cố định để phát hiện khuyết tật, điều này hạn chế khả năng của hệ thống AOI trong việc kiểm tra nhanh chóng và linh hoạt. Khả năng các hệ thống kiểm tra truyền thống bỏ sót khuyết tật tăng lên đáng kể; tuy nhiên, AI mang đến một giải pháp chuyển đổi cho thị giác máy tính bằng cách tạo điều kiện cho việc kiểm tra linh hoạt và hiệu quả hơn.
Phát Hiện Khuyết Tật Sử Dụng AOI
Khi các sản phẩm điện tử tiêu dùng tiếp tục phát triển, các ngành công nghiệp như bán dẫn, quang điện tử và sản xuất thông minh đang trải qua sự tăng trưởng mạnh mẽ. Với các khuyết tật có thể ảnh hưởng đến chức năng của sản phẩm, nhu cầu về năng suất cao hơn trong các ngành sản xuất đang ngày càng tăng. Các dây chuyền sản xuất truyền thống trước đây đã phụ thuộc vào việc kiểm tra thủ công các mẫu khuyết tật sản phẩm, nhưng phương pháp này không đáp ứng được yêu cầu kiểm tra kỹ lưỡng và hiệu quả sản xuất.
Các hệ thống AOI, được hỗ trợ bởi công nghệ thị giác máy tính, kết hợp một cách liền mạch quang học, điều khiển điện tử, cơ khí và phần mềm kiểm tra để thực hiện các nhiệm vụ kiểm tra chính xác. Những hệ thống này cải thiện hiệu quả phát hiện khuyết tật bằng cách làm nổi bật các đặc điểm hình ảnh thông qua các cấu hình nguồn sáng tối ưu và sử dụng các kỹ thuật xử lý hình ảnh máy tính tiên tiến để xác định vị trí và kiểm tra chính xác. Bằng cách nhanh chóng quét các khuyết tật, chất bẩn và sự không đều ở cả sản phẩm hoàn thiện và bán thành phẩm trên dây chuyền sản xuất, AOI có thể nâng cao đáng kể các biện pháp kiểm soát chất lượng.
So với các phương pháp kiểm tra thủ công, hệ thống AOI cung cấp một mức độ nhất quán vượt trội trong việc phát hiện khuyết tật. Hơn nữa, các hệ thống AOI được trang bị camera độ phân giải cao có thể phát hiện các chi tiết tinh vi mà mắt người khó có thể nhận thấy. Thêm vào đó, khả năng kiểm tra hàng nghìn sản phẩm mỗi phút của chúng giải quyết những thiếu sót vốn có trong các quy trình kiểm tra thủ công truyền thống.
Các hệ thống AOI, được hỗ trợ bởi công nghệ thị giác máy tính, kết hợp một cách liền mạch quang học, điều khiển điện tử, cơ khí và phần mềm kiểm tra để thực hiện các nhiệm vụ kiểm tra chính xác. Những hệ thống này cải thiện hiệu quả phát hiện khuyết tật bằng cách làm nổi bật các đặc điểm hình ảnh thông qua các cấu hình nguồn sáng tối ưu và sử dụng các kỹ thuật xử lý hình ảnh máy tính tiên tiến để xác định vị trí và kiểm tra chính xác. Bằng cách nhanh chóng quét các khuyết tật, chất bẩn và sự không đều ở cả sản phẩm hoàn thiện và bán thành phẩm trên dây chuyền sản xuất, AOI có thể nâng cao đáng kể các biện pháp kiểm soát chất lượng.
So với các phương pháp kiểm tra thủ công, hệ thống AOI cung cấp một mức độ nhất quán vượt trội trong việc phát hiện khuyết tật. Hơn nữa, các hệ thống AOI được trang bị camera độ phân giải cao có thể phát hiện các chi tiết tinh vi mà mắt người khó có thể nhận thấy. Thêm vào đó, khả năng kiểm tra hàng nghìn sản phẩm mỗi phút của chúng giải quyết những thiếu sót vốn có trong các quy trình kiểm tra thủ công truyền thống.
Ứng Dụng Công Nghiệp Của AOI
Công nghệ AOI được sử dụng rộng rãi trong các ngành công nghiệp khác nhau để kiểm tra sản phẩm về các dị dạng, hư hỏng, thiếu linh kiện, bụi bẩn, vết trầy xước và các khuyết tật khác, đồng thời thực hiện các nhiệm vụ quan trọng như đọc mã vạch, đo lường chính xác và kiểm tra in ấn. Do đó, các ngành công nghiệp như điện tử, dệt may, thực phẩm và đồ uống, và ô tô đều được hưởng lợi từ công nghệ AOI.
Hạn chế của AOI trong việc phát hiện khuyết tật
Mặc dù việc áp dụng AOI đã trở nên phổ biến trong nhiều ngành công nghiệp, nhưng tính chất đặc thù cao của AOI lại mang đến những thách thức và hạn chế đối với việc triển khai rộng rãi. Đặc biệt khi phải đối mặt với các khuyết tật sản phẩm phức tạp, nền ảnh và sự thay đổi ánh sáng, hệ thống AOI có thể gặp phải những hạn chế.
AOI hoạt động trên cơ chế phán đoán dựa trên quy tắc, trong đó logic phát hiện được lập trình sẵn trong hệ thống. AOI chỉ có thể nhận diện các khuyết tật dựa trên các tham số đã được xác định trước làm chuẩn mực kiểm tra các mẫu khuyết tật. Ví dụ, nếu logic phát hiện xác định các khuyết tật là hình tròn, bất kỳ khuyết tật không phải hình tròn nào cũng có thể bị hệ thống AOI bỏ sót. Các loại khuyết tật ngẫu nhiên, chẳng hạn như sự biến đổi chất lượng vỏ trứng, khuyết tật bất thường trong lắp ráp PCBA, vết dầu trên khóa nhựa và vết xước trên các bộ phận dập kim loại, đều gây khó khăn lớn cho AOI trong việc phát hiện những phức tạp này một cách hiệu quả.
Để giảm thiểu rủi ro bỏ sót khuyết tật, các hệ thống AOI thường được thiết lập với các tham số có độ nghiêm ngặt cao, khiến AOI trở nên quá nhạy cảm và dễ bị báo động giả. Hơn nữa, các vận hành viên hệ thống phải liên tục điều chỉnh các thuật toán và tham số của hệ thống, trong khi các dây chuyền sản xuất có thể cần phải kiểm tra sản phẩm nhiều lần để ngăn ngừa việc bỏ sót khuyết tật hoặc báo động giả. Những yếu tố này ảnh hưởng đáng kể đến hiệu quả sản xuất và làm tăng chi phí sản xuất.
Hiệu quả của AOI phụ thuộc vào sự phối hợp chính xác giữa nguồn sáng, camera và ống kính. Về nguồn sáng, việc điều chỉnh cường độ và đặc tính của chúng là điều quan trọng để tăng độ tương phản và hiển thị hiệu quả các đặc điểm của đối tượng. Việc điều chỉnh này phải được tùy chỉnh cho vật liệu, màu sắc và hình dạng của đối tượng cần kiểm tra để có được hình ảnh tối ưu và giảm thiểu rủi ro báo động giả. Khi chọn camera, các yếu tố như các thành phần nhạy cảm, độ phân giải và tần số khung hình cần được xem xét cẩn thận dựa trên yêu cầu kiểm tra. Các camera này cần được kết hợp với các ống kính phù hợp để tận dụng tối đa khả năng của hệ thống quang học.
Ngoài các phức tạp liên quan đến các chi tiết thiết bị ảnh hưởng đến hình ảnh, người vận hành còn phải đối mặt với việc tái cấu hình các tham số máy và căn chỉnh khi cần điều chỉnh hoặc thay thế linh kiện, dựa trên kinh nghiệm của họ. Hơn nữa, việc điều chỉnh các thành phần phần cứng và phần mềm là một công việc phức tạp, và thời gian sửa chữa có thể dao động rộng rãi, từ vài ngày đến vài tháng. Điều này tạo ra thách thức trong việc đáp ứng nhu cầu động của các dây chuyền sản xuất hiện đại. Do đó, nhiều ngành công nghiệp sử dụng AOI gần đây đã bắt đầu kết hợp trí tuệ nhân tạo (AI) để cải thiện độ chính xác và hiệu quả trong việc kiểm tra.
AOI hoạt động trên cơ chế phán đoán dựa trên quy tắc, trong đó logic phát hiện được lập trình sẵn trong hệ thống. AOI chỉ có thể nhận diện các khuyết tật dựa trên các tham số đã được xác định trước làm chuẩn mực kiểm tra các mẫu khuyết tật. Ví dụ, nếu logic phát hiện xác định các khuyết tật là hình tròn, bất kỳ khuyết tật không phải hình tròn nào cũng có thể bị hệ thống AOI bỏ sót. Các loại khuyết tật ngẫu nhiên, chẳng hạn như sự biến đổi chất lượng vỏ trứng, khuyết tật bất thường trong lắp ráp PCBA, vết dầu trên khóa nhựa và vết xước trên các bộ phận dập kim loại, đều gây khó khăn lớn cho AOI trong việc phát hiện những phức tạp này một cách hiệu quả.
Để giảm thiểu rủi ro bỏ sót khuyết tật, các hệ thống AOI thường được thiết lập với các tham số có độ nghiêm ngặt cao, khiến AOI trở nên quá nhạy cảm và dễ bị báo động giả. Hơn nữa, các vận hành viên hệ thống phải liên tục điều chỉnh các thuật toán và tham số của hệ thống, trong khi các dây chuyền sản xuất có thể cần phải kiểm tra sản phẩm nhiều lần để ngăn ngừa việc bỏ sót khuyết tật hoặc báo động giả. Những yếu tố này ảnh hưởng đáng kể đến hiệu quả sản xuất và làm tăng chi phí sản xuất.
Hiệu quả của AOI phụ thuộc vào sự phối hợp chính xác giữa nguồn sáng, camera và ống kính. Về nguồn sáng, việc điều chỉnh cường độ và đặc tính của chúng là điều quan trọng để tăng độ tương phản và hiển thị hiệu quả các đặc điểm của đối tượng. Việc điều chỉnh này phải được tùy chỉnh cho vật liệu, màu sắc và hình dạng của đối tượng cần kiểm tra để có được hình ảnh tối ưu và giảm thiểu rủi ro báo động giả. Khi chọn camera, các yếu tố như các thành phần nhạy cảm, độ phân giải và tần số khung hình cần được xem xét cẩn thận dựa trên yêu cầu kiểm tra. Các camera này cần được kết hợp với các ống kính phù hợp để tận dụng tối đa khả năng của hệ thống quang học.
Ngoài các phức tạp liên quan đến các chi tiết thiết bị ảnh hưởng đến hình ảnh, người vận hành còn phải đối mặt với việc tái cấu hình các tham số máy và căn chỉnh khi cần điều chỉnh hoặc thay thế linh kiện, dựa trên kinh nghiệm của họ. Hơn nữa, việc điều chỉnh các thành phần phần cứng và phần mềm là một công việc phức tạp, và thời gian sửa chữa có thể dao động rộng rãi, từ vài ngày đến vài tháng. Điều này tạo ra thách thức trong việc đáp ứng nhu cầu động của các dây chuyền sản xuất hiện đại. Do đó, nhiều ngành công nghiệp sử dụng AOI gần đây đã bắt đầu kết hợp trí tuệ nhân tạo (AI) để cải thiện độ chính xác và hiệu quả trong việc kiểm tra.
Phát Hiện Khuyết Tật Sử Dụng AI
Sự khác biệt chính giữa kiểm tra dựa trên AI và phát hiện khuyết tật AOI truyền thống nằm ở việc phụ thuộc vào các quy tắc thực nghiệm. AI hoạt động như một người học việc mới, có khả năng bắt chước khả năng kiểm tra của một thợ lành nghề trong một phạm vi nhất định. AI có thể tự động xác định phạm vi khuyết tật và mô hình phát hiện bất thường bằng cách sử dụng một lượng lớn dữ liệu hợp lệ và huấn luyện mô hình hệ thống sử dụng các kỹ thuật học sâu. AI có thể tự động nhận diện các tham số tối ưu cho cả khuyết tật chấp nhận được (OK) và không chấp nhận được (NG). Điều này cho phép phát hiện hiệu quả các khuyết tật chưa biết, đảm bảo tính nhất quán trong các tiêu chuẩn kiểm tra và nâng cao độ chính xác trong kiểm tra.
Do sự khác biệt lớn về kiến thức chuyên môn giữa các ngành, các kỹ sư AOI truyền thống tham gia phát triển các hệ thống AOI cho các ngành cụ thể có thể gặp khó khăn trong việc giải quyết nhanh chóng các vấn đề thực tế trong công việc. Do đó, các giải pháp hiệu quả thường yêu cầu sự hợp tác với các chuyên gia ngành để thiết kế phần cứng và các quy tắc AOI phù hợp với nhu cầu của ngành. Ngược lại, các hệ thống phát hiện khuyết tật dựa trên AI học các đặc trưng hình ảnh cần thiết để phát hiện qua các giao diện. Sau khi được huấn luyện, các hệ thống AI có thể tự động tạo ra các quy tắc phát hiện. Có sự khác biệt rõ rệt về hiệu quả học và sức mạnh thực thi giữa hai phương pháp này.
Ngoài việc tối ưu hóa độ chính xác phát hiện thông qua học sâu, công nghệ AI đặc biệt giải quyết các vấn đề liên quan đến tác động của nguồn sáng đối với hiệu suất phát hiện. Các hệ thống AOI truyền thống thường gặp phải các hạn chế do điều kiện ánh sáng, góc chụp, phản chiếu bóng và vật liệu cũng như hình dạng của đối tượng cần kiểm tra (đặc biệt là các vật liệu bán trong suốt và bề mặt kim loại). Những hạn chế này thường cản trở việc đạt được kết quả phát hiện chính xác. Ngược lại, độ chính xác của kiểm tra dựa trên AI ít bị phụ thuộc vào nguồn sáng. Với một nguồn sáng ổn định, AI có thể thực hiện phát hiện và phân loại khuyết tật hiệu quả ngay cả trong các tình huống có hình dạng mờ, các hình dạng khác nhau và sự can thiệp từ vật liệu kim loại phản chiếu.
Phát hiện khuyết tật bằng AI đặc biệt xuất sắc trong việc phát hiện các khuyết tật bề mặt và ngoại hình phức tạp, chẳng hạn như vết lõm và trầy xước trên các vật thể phản chiếu. Hơn nữa, AI có thể thành thạo trong các tác vụ OCR (Nhận dạng Ký tự Quang học), ngay cả khi kiểm tra các ký tự bị biến dạng hoặc khó nhận dạng. Thêm vào đó, các hệ thống dựa trên AI có khả năng lọc các mẫu và khuyết tật không thể đoán trước, bất kể sự thay đổi về màu sắc và kích thước, các biến dạng rộng, hình dạng phức tạp, hoặc sự phân tán ngẫu nhiên, AI phân tích dữ liệu một cách toàn diện và xác định chính xác sự hiện diện của các khuyết tật.
Các hệ thống thị giác AI do đó vượt trội hơn các hệ thống AOI truyền thống dựa trên quy tắc về tốc độ, độ chính xác và chi phí lao động, giải quyết các thách thức vốn có trong các ứng dụng phát hiện và phân loại phức tạp.
Do sự khác biệt lớn về kiến thức chuyên môn giữa các ngành, các kỹ sư AOI truyền thống tham gia phát triển các hệ thống AOI cho các ngành cụ thể có thể gặp khó khăn trong việc giải quyết nhanh chóng các vấn đề thực tế trong công việc. Do đó, các giải pháp hiệu quả thường yêu cầu sự hợp tác với các chuyên gia ngành để thiết kế phần cứng và các quy tắc AOI phù hợp với nhu cầu của ngành. Ngược lại, các hệ thống phát hiện khuyết tật dựa trên AI học các đặc trưng hình ảnh cần thiết để phát hiện qua các giao diện. Sau khi được huấn luyện, các hệ thống AI có thể tự động tạo ra các quy tắc phát hiện. Có sự khác biệt rõ rệt về hiệu quả học và sức mạnh thực thi giữa hai phương pháp này.
Ngoài việc tối ưu hóa độ chính xác phát hiện thông qua học sâu, công nghệ AI đặc biệt giải quyết các vấn đề liên quan đến tác động của nguồn sáng đối với hiệu suất phát hiện. Các hệ thống AOI truyền thống thường gặp phải các hạn chế do điều kiện ánh sáng, góc chụp, phản chiếu bóng và vật liệu cũng như hình dạng của đối tượng cần kiểm tra (đặc biệt là các vật liệu bán trong suốt và bề mặt kim loại). Những hạn chế này thường cản trở việc đạt được kết quả phát hiện chính xác. Ngược lại, độ chính xác của kiểm tra dựa trên AI ít bị phụ thuộc vào nguồn sáng. Với một nguồn sáng ổn định, AI có thể thực hiện phát hiện và phân loại khuyết tật hiệu quả ngay cả trong các tình huống có hình dạng mờ, các hình dạng khác nhau và sự can thiệp từ vật liệu kim loại phản chiếu.
Phát hiện khuyết tật bằng AI đặc biệt xuất sắc trong việc phát hiện các khuyết tật bề mặt và ngoại hình phức tạp, chẳng hạn như vết lõm và trầy xước trên các vật thể phản chiếu. Hơn nữa, AI có thể thành thạo trong các tác vụ OCR (Nhận dạng Ký tự Quang học), ngay cả khi kiểm tra các ký tự bị biến dạng hoặc khó nhận dạng. Thêm vào đó, các hệ thống dựa trên AI có khả năng lọc các mẫu và khuyết tật không thể đoán trước, bất kể sự thay đổi về màu sắc và kích thước, các biến dạng rộng, hình dạng phức tạp, hoặc sự phân tán ngẫu nhiên, AI phân tích dữ liệu một cách toàn diện và xác định chính xác sự hiện diện của các khuyết tật.
Các hệ thống thị giác AI do đó vượt trội hơn các hệ thống AOI truyền thống dựa trên quy tắc về tốc độ, độ chính xác và chi phí lao động, giải quyết các thách thức vốn có trong các ứng dụng phát hiện và phân loại phức tạp.
Phát Hiện Khuyết Tật Sử Dụng AI – Nghiên Cứu Trường Hợp
Trong ngành dược phẩm, các dây chuyền sản xuất bao bì vỉ thuốc thường xử lý từ 5.000 đến 40.000 viên thuốc mỗi giờ. Tuy nhiên, có thể xảy ra lỗi trong quá trình đóng gói, dẫn đến các khuyết tật như vỉ thuốc trống, nội dung chất lượng thấp hoặc thuốc bột tràn ra từ viên nang. Bằng cách huấn luyện các mô hình AI trong SolVision với một loạt các hình ảnh khuyết tật, mỗi vỉ và điều kiện đóng gói có thể được nhận diện, dán nhãn và phân loại một cách nhanh chóng và chính xác.