AI và thị giác máy có thể đóng vai trò như thế nào trong việc kiểm tra ngoại hình?

Ngành công nghiệp sản xuất tiếp tục theo đuổi hoạt động sản xuất cơ giới hóa và hiệu quả cao, đồng thời các hệ thống kiểm tra trực quan truyền thống đang dần bộc lộ những hạn chế. Khi phải đối mặt với việc phát hiện các khiếm khuyết bề ngoài phức tạp, không đều và nhỏ, sự kết hợp giữa thị giác máy + AI deep learning đang trở thành một công cụ quan trọng cho thế hệ kiểm soát chất lượng tự động mới. Vậy làm thế nào để bạn có được sự kết hợp này? Phần sau đây sẽ giới thiệu chuyên sâu về việc áp dụng thị giác máy.Tính năng phát hiện camera thông minh cho phép bạn dễ dàng hiểu được ứng dụng của deep learning trong phát hiện.

Từ 'hiển thị' đến 'có thể hiểu được': Học sâu định hình lại khả năng phát hiện ngoại hình

Kiểm tra trực quan truyền thống dựa trên các quy tắc cố định, chẳng hạn như thang độ xám, độ tương phản, cạnh và các thuật toán khác để xác định xem sản phẩm có đủ tiêu chuẩn hay không. Tuy nhiên, đối với các sản phẩm có hình dạng khuyết tật không đều, kết cấu phức tạp hoặc nhiễu nền mạnh, phương pháp này thường dễ bị bỏ sót hoặc đánh giá sai, ảnh hưởng nghiêm trọng đến độ tin cậy phát hiện.

Thuật toán học sâu của máy ảnh thông minh tìm hiểu các khiếm khuyết theo cách 'dựa trên dữ liệu'. Thông qua việc đào tạo trên một số lượng lớn hình ảnh mẫu, mô hình có thể xác định các hình dạng khuyết tật phức tạp, những thay đổi nhỏ và thậm chí cả kết cấu bất thường, đạt được khả năng nhận dạng thông minh thực sự 'dễ hiểu'.

Hồ sơ ứng dụng: Phát hiện vết xước vỏ trong ngành điện tử 3C

Lấy các công ty sản xuất thiết bị điện tử 3C làm ví dụ, luôn có những điểm khó khăn trong việc kiểm tra bề mặt sau khi ép phun vỏ điện thoại di động: có nhiều loại vết xước khác nhau và một số vết xước nhỏ rất gần với kết cấu thông thường. Hiệu quả kiểm tra thủ công thấp, tỷ lệ phát hiện sai cao và các thuật toán trực quan truyền thống khó xác định ổn định.

Chúng tôi khuyến nghị các doanh nghiệp sử dụng camera thông minh + giải pháp thuật toán hình ảnh deep learning, được trang bị camera công nghiệp độ phân giải cao và nền tảng đào tạo AI. Việc đào tạo mô hình có thể được hoàn thành chỉ bằng hàng trăm hình ảnh có chú thích. Trong triển khai thực tế, tỷ lệ chính xác nhận dạng đã đạt hơn 98% và tỷ lệ cảnh báo sai đã giảm xuống dưới 2%, cải thiện hiệu quả mức độ tự động hóa của toàn bộ dây chuyền.

Tại sao học sâu lại phù hợp để phát hiện lỗi?

Khả năng thích ứng mạnh mẽ: có thể xử lý các nền phức tạp và các khuyết tật không có cấu trúc, chẳng hạn như vết dầu, vết rỗ, vết trầy xước, v.v.

Ít quy tắc hơn: Không cần thiết lập logic phát hiện phức tạp theo cách thủ công, giảm thời gian gỡ lỗi.

Học liên tục: Mô hình tiếp tục học và liên tục tối ưu hóa hiệu suất phát hiện.

Áp dụng rộng rãi: Thích hợp để phát hiện bề mặt của các vật liệu khác nhau như kim loại, nhựa, thủy tinh, PCB, gốm sứ, v.v.

Chìa khóa để triển khai: cộng tác phần mềm và phần cứng + tích lũy dữ liệu

Ứng dụng thành công của hệ thống thị giác học sâu không thể tách rời khỏi việc thiết kế hợp tác giữa phần mềm và phần cứng cũng như việc tích lũy tài nguyên dữ liệu. Chúng tôi cung cấp cho khách hàng bộ giải pháp hoàn chỉnh từ camera công nghiệp có độ chính xác cao, hệ thống nguồn sáng tùy chỉnh, nền tảng thuật toán công nghiệp đến chuỗi công cụ phát triển mô hình AI để đảm bảo tính liên tục và hiệu quả của hệ thống kiểm tra trong các điều kiện làm việc khác nhau.

Ngoài ra, chúng tôi còn có đội ngũ kỹ sư hình ảnh chuyên nghiệp hỗ trợ khách hàng hoàn thiện việc thu thập dữ liệu, chú thích, đào tạo, triển khai và tối ưu hóa sau này để đảm bảo dự án được triển khai suôn sẻ.

Xu hướng trong tương lai: trí tuệ biên + sự kết hợp đa phương thức

Với sự phát triển của nền tảng điện toán, các mô hình deep learning cũng đang được triển khai ở biên. Kết hợp với đầu vào đa phương thức (RGB, độ sâu, hồng ngoại, v.v.), có thể đạt được khả năng phát hiện bề ngoài toàn diện và chính xác hơn, tạo động lực mạnh mẽ cho sản xuất thông minh.

Phát hiện khuyết tật bề ngoài là chìa khóa để kiểm soát chất lượng. Khi công nghệ thị giác máy và AI tiếp tục phát triển, các giải pháp phát hiện dựa trên deep learning đang trở thành một cách quan trọng để các công ty sản xuất lớn đạt được các nâng cấp thông minh.

Nếu bạn đang gặp phải các vấn đề như hiệu quả phát hiện lỗi thấp và tỷ lệ phát hiện sai cao, vui lòng đến vớiHãy liên hệ với chúng tôi để nhận được các giải pháp thị giác học sâu tùy chỉnh và cùng nhau hướng tới một kỷ nguyên mới của sản xuất chất lượng cao.