Thị giác máy móc và vai trò của AI trong kiểm soát chất lượng
Việc sử dụng ngày càng nhiều công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) đã cách mạng hóa công tác kiểm soát chất lượng trong sản xuất. Khi các quy trình sản xuất ngày càng trở nên phức tạp, các phương pháp kiểm tra truyền thống đang gặp khó khăn trong việc theo kịp. Với khả năng thích ứng và khả năng nâng cao độ chính xác và hiệu quả kiểm tra, AI đã trở thành một công cụ không thể thiếu trong việc duy trì các tiêu chuẩn chất lượng cao trong môi trường sản xuất.
Kiểm Tra Hình Ảnh Bằng AI
Kiểm tra khuyết tật bằng AI, được điều khiển bởi các thuật toán học máy tiên tiến như mạng nơ-ron học sâu, mang lại tốc độ và độ chính xác vượt trội trong việc phát hiện khuyết tật, tối ưu hóa kiểm soát chất lượng trên nhiều dây chuyền sản phẩm khác nhau. Trong khi các phương pháp kiểm tra truyền thống dựa vào phán đoán chủ quan của con người hoặc các phương pháp cố định, kiểm tra dựa trên AI đảm bảo hiệu suất kiểm tra nhất quán, khả năng mở rộng và quyết định dựa trên dữ liệu. Các hệ thống này phân tích dữ liệu hình ảnh với độ chính xác đáng kể, phát hiện ngay cả những khuyết tật tinh vi trong khi xử lý hiệu quả khối lượng lớn các sản phẩm.
Các thuật toán AI xuất sắc trong việc phát hiện nhiều loại khuyết tật sản phẩm, từ những khiếm khuyết bề mặt đến những bất thường và sai sót phức tạp. Thông qua việc phân tích dữ liệu hình ảnh theo thời gian thực, các hệ thống kiểm tra AI sử dụng các kỹ thuật xử lý hình ảnh tiên tiến để xác định những khuyết tật có thể bị bỏ sót bởi các phương pháp truyền thống. Mức độ chính xác cao này không chỉ nâng cao tiêu chuẩn chất lượng mà còn giảm đáng kể rủi ro sản phẩm lỗi đến tay người tiêu dùng.
Hơn nữa, các hệ thống AI có khả năng phân loại các khuyết tật với độ chính xác tuyệt vời, nhờ vào các thuật toán học máy tinh vi. Bằng cách sử dụng các kỹ thuật này, các nhà sản xuất có thể phân loại và sắp xếp các sản phẩm lỗi một cách hiệu quả, giúp họ giải quyết các vấn đề cụ thể nhanh chóng và giảm tỷ lệ lỗi và dương tính giả trong các quy trình kiểm tra chất lượng.
Ngoài việc phát hiện và phân loại khuyết tật, công nghệ nhận dạng ký tự quang học (OCR) hỗ trợ AI đóng vai trò quan trọng trong sản xuất và logistics. Các hệ thống OCR có thể đọc chính xác các thông tin quan trọng như số sê-ri, ngày hết hạn và các dữ liệu khác trực tiếp từ sản phẩm hoặc bao bì. Khả năng này nâng cao khả năng truy xuất nguồn gốc và đảm bảo tuân thủ các yêu cầu quy định.
Công nghệ AI cũng giúp nhận diện các tính năng cụ thể hoặc các bộ phận thiếu sót trong sản phẩm thông qua kiểm tra có/mất, đảm bảo tuân thủ các tiêu chuẩn chất lượng nghiêm ngặt. Tính năng này đặc biệt quan trọng trong các dây chuyền lắp ráp, nơi việc đặt đúng các bộ phận là rất quan trọng cho chức năng và an toàn của sản phẩm.
Có nhiều ngành công nghiệp đang sử dụng kiểm tra hình ảnh AI cho kiểm soát chất lượng. Ví dụ, trong sản xuất điện tử, các công ty như Samsung sử dụng các hệ thống kiểm tra hình ảnh AI để phát hiện khuyết tật trên bảng mạch in (PCB) với độ chính xác vượt trội. Các hệ thống này phân tích các bộ dữ liệu hình ảnh PCB đã được gắn nhãn để phát hiện các khuyết tật có thể bị bỏ sót bởi các kiểm tra viên con người. Tương tự, trong sản xuất dược phẩm, các hệ thống kiểm tra hình ảnh AI được trang bị máy ảnh độ phân giải cao được sử dụng để kiểm tra các lọ thuốc dược phẩm về nứt, thiếu nắp hoặc các vật thể lạ trong quá trình đóng gói.
Các thuật toán AI xuất sắc trong việc phát hiện nhiều loại khuyết tật sản phẩm, từ những khiếm khuyết bề mặt đến những bất thường và sai sót phức tạp. Thông qua việc phân tích dữ liệu hình ảnh theo thời gian thực, các hệ thống kiểm tra AI sử dụng các kỹ thuật xử lý hình ảnh tiên tiến để xác định những khuyết tật có thể bị bỏ sót bởi các phương pháp truyền thống. Mức độ chính xác cao này không chỉ nâng cao tiêu chuẩn chất lượng mà còn giảm đáng kể rủi ro sản phẩm lỗi đến tay người tiêu dùng.
Hơn nữa, các hệ thống AI có khả năng phân loại các khuyết tật với độ chính xác tuyệt vời, nhờ vào các thuật toán học máy tinh vi. Bằng cách sử dụng các kỹ thuật này, các nhà sản xuất có thể phân loại và sắp xếp các sản phẩm lỗi một cách hiệu quả, giúp họ giải quyết các vấn đề cụ thể nhanh chóng và giảm tỷ lệ lỗi và dương tính giả trong các quy trình kiểm tra chất lượng.
Ngoài việc phát hiện và phân loại khuyết tật, công nghệ nhận dạng ký tự quang học (OCR) hỗ trợ AI đóng vai trò quan trọng trong sản xuất và logistics. Các hệ thống OCR có thể đọc chính xác các thông tin quan trọng như số sê-ri, ngày hết hạn và các dữ liệu khác trực tiếp từ sản phẩm hoặc bao bì. Khả năng này nâng cao khả năng truy xuất nguồn gốc và đảm bảo tuân thủ các yêu cầu quy định.
Công nghệ AI cũng giúp nhận diện các tính năng cụ thể hoặc các bộ phận thiếu sót trong sản phẩm thông qua kiểm tra có/mất, đảm bảo tuân thủ các tiêu chuẩn chất lượng nghiêm ngặt. Tính năng này đặc biệt quan trọng trong các dây chuyền lắp ráp, nơi việc đặt đúng các bộ phận là rất quan trọng cho chức năng và an toàn của sản phẩm.
Có nhiều ngành công nghiệp đang sử dụng kiểm tra hình ảnh AI cho kiểm soát chất lượng. Ví dụ, trong sản xuất điện tử, các công ty như Samsung sử dụng các hệ thống kiểm tra hình ảnh AI để phát hiện khuyết tật trên bảng mạch in (PCB) với độ chính xác vượt trội. Các hệ thống này phân tích các bộ dữ liệu hình ảnh PCB đã được gắn nhãn để phát hiện các khuyết tật có thể bị bỏ sót bởi các kiểm tra viên con người. Tương tự, trong sản xuất dược phẩm, các hệ thống kiểm tra hình ảnh AI được trang bị máy ảnh độ phân giải cao được sử dụng để kiểm tra các lọ thuốc dược phẩm về nứt, thiếu nắp hoặc các vật thể lạ trong quá trình đóng gói.
Kiểm Tra Hình Ảnh AI Sử Dụng Robotics
Việc tích hợp công nghệ AI với robotics đã nâng cao khả năng kiểm tra, đặc biệt đối với các vật phẩm phức tạp và các đối tượng ba chiều. Robotics dẫn đường bằng hình ảnh (VGR) kết hợp các thuật toán AI tiên tiến với các hệ thống robot được trang bị máy ảnh và cảm biến độ phân giải cao, giúp phân tích chính xác các vật phẩm và cấu trúc phức tạp.
Khác với các phương pháp kiểm tra cố định truyền thống, VGR điều chỉnh động các đường kiểm tra quanh các vật phẩm, nâng cao tính linh hoạt và hiệu quả trong khi giảm nhẹ gánh nặng vận hành. Công nghệ này đặc biệt hữu ích trong các ngành công nghiệp đối mặt với các thách thức kiểm soát chất lượng độc đáo với các vật phẩm lớn hoặc hoạt động trong môi trường kiểm soát.
Ví dụ, các nhà sản xuất ô tô lớn đang ngày càng triển khai robot cộng tác (cobots) được trang bị hệ thống hình ảnh AI để kiểm tra sơn tự động. Các cobots này sử dụng máy ảnh độ phân giải cao và các thuật toán học máy để tự động quét các thân xe, phát hiện các khuyết tật sơn như vết xước hoặc phân bố không đồng đều.
Tương tự, trong ngành công nghiệp hàng không vũ trụ, các cánh tay robot được trang bị AI với các máy ảnh độ phân giải cao và các cảm biến bổ sung, như siêu âm, kiểm tra các bộ phận máy bay về khuyết tật hoặc lắp ráp sai. Các cánh tay robot này di chuyển qua các không gian hạn chế, thực hiện kiểm tra tự động với độ chính xác và hiệu quả, vượt qua các phương pháp kiểm tra thông thường về cả độ chính xác và tốc độ.
Khác với các phương pháp kiểm tra cố định truyền thống, VGR điều chỉnh động các đường kiểm tra quanh các vật phẩm, nâng cao tính linh hoạt và hiệu quả trong khi giảm nhẹ gánh nặng vận hành. Công nghệ này đặc biệt hữu ích trong các ngành công nghiệp đối mặt với các thách thức kiểm soát chất lượng độc đáo với các vật phẩm lớn hoặc hoạt động trong môi trường kiểm soát.
Ví dụ, các nhà sản xuất ô tô lớn đang ngày càng triển khai robot cộng tác (cobots) được trang bị hệ thống hình ảnh AI để kiểm tra sơn tự động. Các cobots này sử dụng máy ảnh độ phân giải cao và các thuật toán học máy để tự động quét các thân xe, phát hiện các khuyết tật sơn như vết xước hoặc phân bố không đồng đều.
Tương tự, trong ngành công nghiệp hàng không vũ trụ, các cánh tay robot được trang bị AI với các máy ảnh độ phân giải cao và các cảm biến bổ sung, như siêu âm, kiểm tra các bộ phận máy bay về khuyết tật hoặc lắp ráp sai. Các cánh tay robot này di chuyển qua các không gian hạn chế, thực hiện kiểm tra tự động với độ chính xác và hiệu quả, vượt qua các phương pháp kiểm tra thông thường về cả độ chính xác và tốc độ.
Kiểm Tra Hình Ảnh AI Kết Hợp Với AR
Sự kết hợp của AI với công nghệ thực tế tăng cường (AR) đánh dấu một bước tiến đáng kể trong khả năng kiểm tra, vượt ra ngoài việc phát hiện khuyết tật đơn thuần. Bằng cách phủ dữ liệu kiểm tra lên các đối tượng vật lý, AR + AI cung cấp cho các nhân viên vận hành những thông tin có thể hành động, nâng cao quá trình ra quyết định và cải thiện an toàn tại nơi làm việc. Sự kết hợp mạnh mẽ này tận dụng sức mạnh của cả AI và AR để cách mạng hóa các quy trình kiểm tra, cho phép các quy trình kiểm soát chất lượng toàn diện và hiệu quả hơn, và tạo ra các ứng dụng mới như đếm, xác minh lắp ráp, xác nhận SOP và kiểm tra an toàn.
Các thiết bị AR hỗ trợ AI, như kính thông minh và mũ AR, cung cấp giao diện liền mạch cho nhân viên tuyến đầu. Tuy nhiên, tầm nhìn AI không chỉ giới hạn ở phần cứng AR chuyên biệt. Nó cũng có thể được tích hợp với các thiết bị thông minh hàng ngày như điện thoại thông minh, máy tính bảng, camera IP và drone, mở rộng thêm khả năng và chức năng của các hệ thống kiểm tra. Tính tương thích của các công nghệ này với các thiết bị thông minh khác nhau làm nổi bật tính linh hoạt và tiềm năng cho việc áp dụng rộng rãi trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau.
Ví dụ, trong logistics và kho vận, nhận diện đối tượng AI qua các thiết bị thông minh giúp đếm hàng tồn kho chính xác, tối ưu hóa việc kiểm soát tồn kho và quản lý hàng hóa. Sự kết hợp này giảm thiểu lỗi chọn đơn hàng và cung cấp cho nhân viên kho thông tin có thể hành động, làm cho quy trình làm việc trở nên mượt mà và cải thiện hiệu quả tổng thể.
Trong quá trình lắp ráp PCB, các hệ thống này chiếu các hướng dẫn lắp ráp trực tiếp lên tầm nhìn của kỹ thuật viên, hướng dẫn họ qua các quy trình phức tạp từng bước. Các thuật toán AI phân tích hành động của kỹ thuật viên và cung cấp phản hồi theo thời gian thực, đảm bảo tuân thủ các quy trình vận hành chuẩn (SOP) và giảm thiểu sai sót.
Kiểm tra AR hỗ trợ AI cũng đóng một vai trò quan trọng trong việc duy trì an toàn và tuân thủ. Trong ngành xây dựng, các hệ thống AI có thể nhận diện các mối nguy hiểm tiềm ẩn và đảm bảo tuân thủ các quy định của ngành, giảm thiểu nguy cơ tai nạn và cải thiện sự an toàn chung tại công trường. Đối với giám sát cơ sở hạ tầng, các thiết bị thông minh được trang bị AI cho phép các kỹ thuật viên thực hiện kiểm tra từ xa theo thời gian thực, truyền tải video trực tiếp để các chuyên gia ở nơi khác phân tích. Các thuật toán AI có thể tự động đánh dấu các vấn đề tiềm ẩn, tạo điều kiện cho việc điều tra và giải quyết ngay lập tức. Cấu hình này không chỉ giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động mà còn đảm bảo tính đáng tin cậy của các máy móc và cơ sở hạ tầng quan trọng.
Tương tự, trong ngành công nghiệp năng lượng gió ngoài khơi, drone được trang bị AI và AR là công cụ không thể thiếu để giám sát và theo dõi tiến độ. Những chiếc drone này cung cấp các góc nhìn trên không toàn diện được bổ sung với các lớp phủ AR, bao gồm bản vẽ và hướng dẫn an toàn. Góc nhìn nâng cao này giúp đội ngũ kỹ thuật đưa ra quyết định thông minh và kịp thời, đảm bảo các điều chỉnh và kiểm tra chất lượng đúng tiến độ.
Các thiết bị AR hỗ trợ AI, như kính thông minh và mũ AR, cung cấp giao diện liền mạch cho nhân viên tuyến đầu. Tuy nhiên, tầm nhìn AI không chỉ giới hạn ở phần cứng AR chuyên biệt. Nó cũng có thể được tích hợp với các thiết bị thông minh hàng ngày như điện thoại thông minh, máy tính bảng, camera IP và drone, mở rộng thêm khả năng và chức năng của các hệ thống kiểm tra. Tính tương thích của các công nghệ này với các thiết bị thông minh khác nhau làm nổi bật tính linh hoạt và tiềm năng cho việc áp dụng rộng rãi trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau.
Ví dụ, trong logistics và kho vận, nhận diện đối tượng AI qua các thiết bị thông minh giúp đếm hàng tồn kho chính xác, tối ưu hóa việc kiểm soát tồn kho và quản lý hàng hóa. Sự kết hợp này giảm thiểu lỗi chọn đơn hàng và cung cấp cho nhân viên kho thông tin có thể hành động, làm cho quy trình làm việc trở nên mượt mà và cải thiện hiệu quả tổng thể.
Trong quá trình lắp ráp PCB, các hệ thống này chiếu các hướng dẫn lắp ráp trực tiếp lên tầm nhìn của kỹ thuật viên, hướng dẫn họ qua các quy trình phức tạp từng bước. Các thuật toán AI phân tích hành động của kỹ thuật viên và cung cấp phản hồi theo thời gian thực, đảm bảo tuân thủ các quy trình vận hành chuẩn (SOP) và giảm thiểu sai sót.
Kiểm tra AR hỗ trợ AI cũng đóng một vai trò quan trọng trong việc duy trì an toàn và tuân thủ. Trong ngành xây dựng, các hệ thống AI có thể nhận diện các mối nguy hiểm tiềm ẩn và đảm bảo tuân thủ các quy định của ngành, giảm thiểu nguy cơ tai nạn và cải thiện sự an toàn chung tại công trường. Đối với giám sát cơ sở hạ tầng, các thiết bị thông minh được trang bị AI cho phép các kỹ thuật viên thực hiện kiểm tra từ xa theo thời gian thực, truyền tải video trực tiếp để các chuyên gia ở nơi khác phân tích. Các thuật toán AI có thể tự động đánh dấu các vấn đề tiềm ẩn, tạo điều kiện cho việc điều tra và giải quyết ngay lập tức. Cấu hình này không chỉ giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động mà còn đảm bảo tính đáng tin cậy của các máy móc và cơ sở hạ tầng quan trọng.
Tương tự, trong ngành công nghiệp năng lượng gió ngoài khơi, drone được trang bị AI và AR là công cụ không thể thiếu để giám sát và theo dõi tiến độ. Những chiếc drone này cung cấp các góc nhìn trên không toàn diện được bổ sung với các lớp phủ AR, bao gồm bản vẽ và hướng dẫn an toàn. Góc nhìn nâng cao này giúp đội ngũ kỹ thuật đưa ra quyết định thông minh và kịp thời, đảm bảo các điều chỉnh và kiểm tra chất lượng đúng tiến độ.
Tương lai của Kiểm tra Hình ảnh Dựa trên AI
Sự phát triển của AI trong các quy trình kiểm tra chất lượng làm nổi bật tác động biến đổi của nó đối với các ngành công nghiệp trên toàn thế giới, mở ra những cơ hội mới cho sự đổi mới và hiệu quả. Nhu cầu về các quy trình kiểm tra chính xác và hiệu quả là phổ biến, và các giải pháp AR dựa trên AI cung cấp các công cụ cần thiết để đáp ứng những yêu cầu này. Các khả năng AI được cải thiện, sự tương tác giữa con người và máy móc được nâng cao, cùng với việc áp dụng rộng rãi trong ngành sẽ thúc đẩy sự phát triển của các ứng dụng mới trong các lĩnh vực khác nhau.
Khi các công nghệ kiểm tra AR hỗ trợ AI tiến bộ, việc áp dụng chúng sẽ mở rộng ra các ngành công nghiệp đa dạng, cung cấp các giải pháp đáp ứng các nhu cầu kiểm tra với độ chính xác và hiệu quả. Việc chuẩn hóa và tích hợp với các phương thức hiện có sẽ là yếu tố quan trọng trong việc thúc đẩy sự chấp nhận này. Khi các hệ thống này trở nên phổ biến hơn, các tổ chức sẽ dễ dàng triển khai và tận dụng những sáng tạo này. Sự tích hợp liền mạch của AI và AR vào các hoạt động hàng ngày không chỉ cải thiện chất lượng mà còn nâng cao năng suất và hiệu quả tổng thể trong tất cả các ngành công nghiệp.
Khi các công nghệ kiểm tra AR hỗ trợ AI tiến bộ, việc áp dụng chúng sẽ mở rộng ra các ngành công nghiệp đa dạng, cung cấp các giải pháp đáp ứng các nhu cầu kiểm tra với độ chính xác và hiệu quả. Việc chuẩn hóa và tích hợp với các phương thức hiện có sẽ là yếu tố quan trọng trong việc thúc đẩy sự chấp nhận này. Khi các hệ thống này trở nên phổ biến hơn, các tổ chức sẽ dễ dàng triển khai và tận dụng những sáng tạo này. Sự tích hợp liền mạch của AI và AR vào các hoạt động hàng ngày không chỉ cải thiện chất lượng mà còn nâng cao năng suất và hiệu quả tổng thể trong tất cả các ngành công nghiệp.
Bài viết này được xuất bản lần đầu trên Quality Magazine vào ngày 13 tháng 8, 2024