Nhìn cao và đi xa: Tầm nhìn máy móc được sử dụng rộng rãi trong lĩnh vực công nghiệp

Thị giác máy là một trong những công nghệ cốt lõi cho tự động hóa và thông minh hóa công nghiệp. Thông qua hình ảnh quang học, thuật toán xử lý hình ảnh và phân tích AI, công nghệ này mô phỏng thị giác con người để nhận dạng, đo lường, phát hiện và định vị các đối tượng trong các tình huống công nghiệp. Nó mang lại những lợi thế như độ chính xác cao, tốc độ cao, hoạt động liên tục 24/7 và khả năng chống nhiễu mạnh mẽ. Trong lĩnh vực công nghiệp, thị giác máy đã thâm nhập vào toàn bộ quy trình sản xuất. Các tình huống ứng dụng cốt lõi sau đây được giải thích chi tiết:

1. Kiểm tra chất lượng và phát hiện lỗi

Kiểm tra chất lượng là lĩnh vực ứng dụng công nghiệp trưởng thành nhất của thị giác máy. Nó bao gồm việc sàng lọc lỗi trong toàn bộ chuỗi cung ứng, từ nguyên liệu thô đến thành phẩm, thay thế phương pháp kiểm tra trực quan thủ công truyền thống và cải thiện đáng kể độ chính xác và hiệu quả.

1. Sản xuất điện tử: Phát hiện lỗi linh kiện chính xác

Kiểm tra PCB (bảng mạch in) (lỗi mối hàn, đoản mạch, thiếu linh kiện), lỗi chip bán dẫn (trầy xước, nứt, bất thường mạch) và kiểm tra màn hình (điểm ảnh chết, rò rỉ ánh sáng, trầy xước). Camera công nghiệp độ phân giải cao (12 megapixel trở lên) kết hợp với nguồn sáng vòng hoặc đồng trục sử dụng các thuật toán xử lý hình ảnh (như phát hiện cạnh và phân tích thang độ xám) để xác định các lỗi nhỏ. Các mô hình học sâu có thể tự động học các đặc điểm lỗi, đạt độ chính xác hơn 99% trong việc xác định các lỗi mới.

Nghiên cứu tình huống: Một nhà máy sản xuất màn hình điện thoại di động đã đưa vào sử dụng dây chuyền kiểm tra bằng công nghệ thị giác máy, giúp tăng tốc độ kiểm tra từ 30 sản phẩm/giờ (quy trình thủ công) lên 800 sản phẩm/giờ và giảm tỷ lệ phát hiện sai sót từ 5% xuống 0,1%.

II. Lắp ráp tự động và định vị chính xác

Trong các dây chuyền sản xuất tự động, thị giác máy có thể hướng dẫn cánh tay robot hoặc thiết bị thực hiện lắp ráp chính xác cao, giải quyết vấn đề hiệu suất thấp và sai số lớn thường gặp ở lắp ráp thủ công. Công nghệ này đặc biệt phù hợp để lắp ráp các chi tiết nhỏ hoặc cấu trúc phức tạp.

1. Ngành công nghiệp 3C: Lắp ráp linh kiện vi mô

Ứng dụng: Lắp ráp mô-đun camera điện thoại di động (phải căn chỉnh lỗi của ống kính, cảm biến và động cơ)≤5tôim), lắp đặt phím bàn phím máy tính xách tay và căn chỉnh chân kết nối. Nguyên lý kỹ thuật: Sử dụng hình ảnh 3D bằng thị giác hai mắt hoặc ánh sáng có cấu trúc, tọa độ 3D của các bộ phận được thu thập, độ lệch vị trí lắp ráp được tính toán theo thời gian thực và tín hiệu bù được gửi đến cánh tay robot, đạt được điều khiển "thị giác-chuyển động" vòng kín.

Một nhà sản xuất mô-đun máy ảnh sử dụng công nghệ thị giác máy để hướng dẫn dây chuyền lắp ráp, giảm thời gian căn chỉnh ống kính và cảm biến từ 15 giây cho mỗi đơn vị (yêu cầu thủ công) xuống còn 2 giây cho mỗi đơn vị và tăng năng suất lắp ráp từ 82% lên 99,5%.

2. Sản xuất ô tô: Định vị lắp ráp linh kiện

Bu lông và định vị khối động cơ và đầu xi lanh, căn chỉnh kính ô tô và thân xe, và kết nối tự động các đầu nối và giao diện dây điện.

Ưu điểm: Có thể xử lý được các biến dạng nhỏ do lỗi gia công gây ra, đạt được độ chính xác định vị±0,02mm, cao hơn 25 lần so với định vị thủ công (±Độ chính xác 0,5mm).

3. Hướng dẫn và điều hướng robot công nghiệp

Công nghệ thị giác máy cung cấp cho robot công nghiệp "đôi mắt", cho phép chúng tự động xác định môi trường và lập kế hoạch đường đi, thích ứng với các yêu cầu sản xuất linh hoạt (chẳng hạn như sản xuất đa dạng, khối lượng thấp).

1. Hướng dẫn Robot hàn

Hàn khung gầm ô tô (vị trí mối hàn có thể thay đổi tùy theo±1mm do dung sai thành phần) và hàn kết cấu thép (xác định quỹ đạo đường hàn phức tạp).

Cảm biến laser quét bề mặt mối hàn, tạo ra dữ liệu đám mây điểm 3D. Thuật toán trích xuất quỹ đạo tâm mối hàn và hiệu chỉnh đường hàn của robot theo thời gian thực, đảm bảo sai số vị trí tương đối.≤Khoảng cách 0,3mm giữa mỏ hàn và đường hàn.

2. Điều hướng AGV (Xe tự hành dẫn đường)

Xử lý vật liệu trên sàn nhà máy (chẳng hạn như chuyển phụ tùng ô tô từ kho đến dây chuyền sản xuất) và kết nối giữa kệ và AGV trong hậu cần kho bãi.

Bằng cách sử dụng nhận dạng mã QR mặt đất, SLAM (Định vị và lập bản đồ đồng thời) hoặc các điểm mốc trực quan (như gương phản xạ) để định vị, AGV đạt được khả năng dẫn đường ở cấp độ centimet, mang lại tính linh hoạt cao hơn so với phương pháp dẫn đường từ tính truyền thống (cho phép thay đổi lộ trình nhanh chóng).

IV. Tự động hóa hậu cần và kho bãi

Trong hậu cần công nghiệp, công nghệ thị giác máy hỗ trợ phân loại, xếp pallet và truy xuất thông tin hàng hóa nhanh chóng, trở thành công nghệ cốt lõi cho kho bãi thông minh.

1. Phân loại và nhận dạng mã vạch thông minh

Phân loại gói hàng trong kho thương mại điện tử (nhận dạng mã vạch/mã QR trên nhãn vận chuyển và phân loại chúng vào các khu vực tương ứng) và kho phụ tùng công nghiệp (nhận dạng số phụ tùng và tự động hóa việc giao hàng đến và đi).

Camera quét dòng tốc độ cao (tốc độ khung hình≥500 khung hình/giây) kết hợp với các thuật toán nhận dạng hình ảnh có thể nhanh chóng giải mã hình ảnh bị mờ và nghiêng (±30°) mã vạch ở tốc độ băng tải 1,5 m/giây, với tỷ lệ nhận dạng là 99,9%.

2. Xếp pallet và dỡ pallet không theo thứ tự

Việc xếp chồng các thùng carton và bộ phận kim loại không theo thứ tự (chẳng hạn như xếp chồng tự động các hộp luân chuyển hậu cần) và dỡ pallet nguyên liệu thô (chẳng hạn như tấm và ống) được thực hiện trực tuyến.

Cảm biến thị giác 3D (như LiDAR và camera ánh sáng có cấu trúc) quét hình dạng ba chiều của vật thể, sử dụng thuật toán để xác định điểm nắm và hướng dẫn cánh tay rô-bốt nắm và xếp các vật phẩm một cách chính xác từ các đống không theo thứ tự theo các mẫu cụ thể, tăng hiệu quả lên hơn năm lần so với lao động thủ công.

V. Đo lường công nghiệp và đo lường kích thước

Công nghệ thị giác máy cho phép đo lường không tiếp xúc, độ chính xác cao, tránh hư hỏng chi tiết do các phương pháp đo tiếp xúc truyền thống (như thước cặp và micromet) gây ra. Công nghệ này cũng phù hợp để đo lường trong môi trường khắc nghiệt như nhiệt độ và áp suất cao.

1. Đo kích thước chi tiết chính xác

Đo đường kính trong và ngoài của ổ trục (độ chính xác±0,001mm), đo bước răng và độ dày răng, và kiểm tra kích thước đường viền của các bộ phận hàng không vũ trụ (như cánh tua-bin).

Sử dụng thấu kính telecentric (loại bỏ lỗi phối cảnh) và tấm hiệu chuẩn có độ chính xác cao, thuật toán trích xuất cạnh dưới điểm ảnh sẽ tính toán các thông số của bộ phận như chiều dài, góc và độ tròn, với tốc độ đo lên tới 1000 đơn vị mỗi phút (mỗi bộ phận).

2. Đo vật thể lớn

Đo độ phẳng của tấm thép (phạm vi 10m x 2m), kiểm tra đường kính ống và độ dày thành ống, và xác minh kích thước của các bộ phận xây dựng (như dầm thép).

Công nghệ khâu nhiều camera (sử dụng thuật toán khâu hình ảnh để kết hợp trường nhìn của nhiều camera) kết hợp với cảm biến dịch chuyển laser cho phép đo toàn bộ diện tích của các vật thể lớn với độ chính xác≤0,1mm/m.

VI. Đọc mã công nghiệp và truy xuất thông tin

Trong toàn bộ vòng đời của sản xuất công nghiệp, công nghệ thị giác máy có thể nhận dạng ký tự, mã vạch và mã QR trên bề mặt bộ phận, cho phép truy xuất nguồn gốc sản phẩm, theo dõi chất lượng và kiểm soát quy trình.

1. Nhận dạng mã DPM (Direct Part Mark)

Nhận dạng mã khắc laser (chịu được nhiệt độ cao và chống mài mòn) trên khối động cơ ô tô, đọc mã khắc trên các bộ phận hàng không và nhận dạng mã truy xuất nguồn gốc trên các thiết bị y tế.

Đối với mã có độ tương phản thấp trên bề mặt gồ ghề (như kim loại và nhựa), các nguồn sáng đặc biệt (như nguồn sáng tròn góc thấp) được sử dụng để tăng cường độ tương phản. Kết hợp với thuật toán OCR học sâu, độ chính xác nhận dạng đạt hơn 99,5% (ngay cả khi mã không đầy đủ).

2. Nhập thông tin sản phẩm theo lô

Tự động nhập các thông số (điện trở và điện dung) của các linh kiện điện tử (điện trở và tụ điện) vào hệ thống và nhận dạng ngày sản xuất và ngày hết hạn trên bao bì thực phẩm.

Thay thế việc nhập dữ liệu thủ công, quy trình này tăng tốc độ lên hơn 10 lần và giảm tỷ lệ lỗi từ 3% xuống 0,01%.

VITÔI. Ứng dụng công nghiệp đặc biệt

Trong những môi trường khắc nghiệt như nhiệt độ cao, áp suất cao, độc tố và bụi, nơi sự can thiệp của con người khó khăn, thì thị giác máy trở thành phương pháp giám sát khả thi duy nhất.

Ngành luyện kim: Phát hiện khuyết tật bề mặt của phôi đúc liên tục (sử dụng kết hợp camera hồng ngoại và ánh sáng khả kiến ​​trong môi trường nhiệt độ cao).

Ngành công nghiệp hóa chất: Theo dõi mức chất lỏng trong các bể kín và phát hiện rò rỉ đường ống (sử dụng nhận dạng trực quan các bong bóng bất thường hoặc thay đổi màu sắc).

Ngành khai thác: Xác định loại vật liệu và đo lưu lượng trên băng tải (sử dụng thuật toán phân đoạn hình ảnh để phân biệt giữa quặng và đá thải).

Tóm tắt: Giá trị công nghiệp của thị giác máy

Thị giác máy, thông qua vòng khép kín "nhận thức-phân tích-ra quyết định", đang thúc đẩy sự phát triển của sản xuất công nghiệp từ lao động thủ công sang các quy trình hoàn toàn tự động, độ chính xác cao và có thể truy xuất nguồn gốc. Giá trị cốt lõi của nó nằm ở:

Cải thiện hiệu quả: Tốc độ xử lý một bước tăng 10-100 lần, thích ứng với nhu cầu của dây chuyền sản xuất tốc độ cao;

Đảm bảo chất lượng: Độ chính xác phát hiện lỗi vượt quá 99%, giảm tỷ lệ sản phẩm lỗi;

Giảm chi phí: Thay thế 50%-80% vị trí kiểm tra/vận hành thủ công, tiết kiệm 100.000-300.000 nhân dân tệ/người/năm;

Sản xuất linh hoạt: Thuật toán cho phép chuyển đổi nhanh chóng các mô hình kiểm tra/định vị, thích ứng với sản xuất hàng loạt nhỏ, đa dạng (ví dụ: giảm thời gian thay đổi sản phẩm 3C từ hàng giờ xuống còn hàng phút).

Với sự tiến bộ của công nghệ học sâu, thị giác 3D và hình ảnh độ phân giải cao, ứng dụng thị giác máy trong lĩnh vực công nghiệp sẽ tiếp tục phát triển theo hướng thông minh hơn, chính xác hơn và có khả năng khái quát hóa cao hơn, trở thành công nghệ hỗ trợ cốt lõi cho Công nghiệp 4.0 và sản xuất thông minh.