"Nhận thức" về dây chuyền sản xuất tự động: Phân tích công nghệ kiểm tra trực quan cho nhãn bị lệch

Trên dây chuyền sản xuất tốc độ cao đó, mọi sản phẩm đi qua đều được ghi lại chính xác. Các hệ thống thông minh đạt được vị trí chính xác ở tốc độ mili giây, vượt quá tầm nhìn của mắt người.

Trên dây chuyền sản xuất tự động, hàng trăm, thậm chí hàng nghìn sản phẩm được xử lý mỗi phút. Một sai lệch nhỏ, tưởng chừng không đáng kể trên nhãn mác có thể trở thành vấn đề nghiêm trọng, ảnh hưởng đến tính thẩm mỹ của sản phẩm và thậm chí dẫn đến việc nhận dạng sai. Phương pháp kiểm tra thủ công truyền thống từ lâu đã không còn phù hợp với sản xuất tốc độ cao. Công nghệ kiểm tra trực quan hiện đại, với độ chính xác và hiệu quả cao, đã trở thành rào cản quan trọng trong việc đảm bảo chất lượng sản phẩm.

Hệ thống kiểm tra trực quan có thể phân tích chính xác vị trí nhãn chỉ trong tích tắc, nhanh chóng xác định vấn đề và tự động loại bỏ sản phẩm lỗi, cải thiện đáng kể hiệu quả sản xuất và kiểm soát chất lượng.

1. Điểm khó khăn của dây chuyền sản xuất: Tại sao việc phát hiện nhãn sai lệch lại quan trọng

Là phương tiện truyền tải bản sắc của sản phẩm, nhãn mác ảnh hưởng trực tiếp đến ấn tượng đầu tiên của người tiêu dùng về sản phẩm. Nhãn mác bị lệch không chỉ ảnh hưởng đến tính thẩm mỹ mà còn có thể khiến thông tin sản phẩm khó nhận dạng và thậm chí gây ra các vấn đề về chất lượng.

Trong các ngành công nghiệp như thực phẩm và dược phẩm, việc tuân thủ nhãn mác có liên quan trực tiếp đến an toàn sản phẩm.

Các phương pháp kiểm tra thủ công truyền thống có những hạn chế đáng kể. Người kiểm tra thường lặp lại cùng một công việc trong thời gian dài, điều này có thể dẫn đến mỏi mắt và giảm đáng kể độ chính xác của việc kiểm tra. Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc kiểm tra nhãn thủ công có thể sai sót tới 5%-8%, và tiêu chuẩn kiểm tra khác nhau giữa các người kiểm tra, dẫn đến kết quả kiểm tra không nhất quán.

Sự không phù hợp giữa dây chuyền sản xuất tốc độ cao và hiệu quả kiểm tra là một thách thức lớn khác. Các dây chuyền sản xuất thực phẩm hiện đại có thể đóng gói và vận chuyển hàng trăm sản phẩm mỗi phút. Các phương pháp kiểm tra truyền thống không thể theo kịp tốc độ cao này, dễ khiến việc kiểm tra chất lượng trở thành nút thắt cổ chai trong quy trình sản xuất.

Tác động tiêu cực của nhãn bị lệch không chỉ dừng lại ở vấn đề thẩm mỹ. Trong trường hợp nghiêm trọng, nếu dán nhãn không đúng cách hoặc bị lệch, nhãn có thể rơi ra và vướng vào thiết bị, gây ra sự cố dây chuyền sản xuất. Đối với các sản phẩm yêu cầu truy xuất nguồn gốc, nhãn bị lệch có thể khiến mã vạch không thể đọc được, làm giảm tính minh bạch của toàn bộ chuỗi cung ứng.

2. Nguyên tắc kỹ thuật: Cách kiểm tra trực quan xác định nhãn bị lệch

Quá trình mà hệ thống kiểm tra trực quan sử dụng để xác định nhãn bị lệch là một quá trình phức tạp và tinh vi, bao gồm ba giai đoạn cốt lõi: thu thập hình ảnh, xử lý và phân tích, và đưa ra kết quả đánh giá. Thu thập hình ảnh là khâu cơ bản. Hệ thống sử dụng camera công nghiệp với độ phân giải ≥1920×1080, kết hợp với cảm biến hình ảnh tốc độ khung hình cao để đáp ứng hoạt động tốc độ cao của dây chuyền sản xuất. Thiết kế hệ thống chiếu sáng cũng rất quan trọng để thu được hình ảnh chất lượng cao. Ánh sáng phù hợp cải thiện đáng kể chất lượng hình ảnh, tạo nền tảng cho các phân tích tiếp theo.

Trong giai đoạn xử lý và phân tích, hệ thống trích xuất các đặc điểm nhãn bằng thuật toán phát hiện cạnh. Quá trình này bao gồm tiền xử lý ảnh thông qua chuyển đổi thang độ xám, giảm nhiễu và nhị phân hóa. Sau đó, toán tử Canny được sử dụng để trích xuất các cạnh và tính toán giá trị pixel cũng như góc cạnh trong đường viền.

Thuật toán phát hiện độ nghiêng nhãn nâng cao như sau: Đầu tiên, hệ thống chụp nửa trên của ảnh, xác định hai điểm trên cạnh nửa trên của nhãn và tính toán góc nghiêng dựa trên các điểm này. Sử dụng các phép toán trích xuất cạnh Canny thích ứng, xói mòn và giãn nở, hệ thống tìm đường viền có chu vi dài nhất, từ đó xác định vị trí và góc chính xác của nhãn.

Trong giai đoạn xác định đầu ra, hệ thống so sánh góc nghiêng đã tính toán với ngưỡng đặt trước. Nếu vượt quá ngưỡng, sản phẩm được coi là lỗi và tín hiệu sẽ được gửi đến bộ điều khiển PLC, kích hoạt cơ chế loại bỏ để loại bỏ sản phẩm lỗi khỏi dây chuyền sản xuất. Hệ thống kiểm tra trực quan hiện đại không chỉ xác định xem nhãn có bị lệch hay không mà còn tính toán chính xác góc và hướng của độ lệch, cung cấp phản hồi theo thời gian thực cho dây chuyền sản xuất để điều chỉnh các thông số thiết bị và giảm thiểu độ lệch ngay từ đầu.

3. Sự tiến hóa của thuật toán: Từ xử lý hình ảnh truyền thống đến học sâu

Sự phát triển của các thuật toán kiểm tra nhãn trực quan phản ánh những đột phá công nghệ liên tục. Các phương pháp phát hiện sớm chủ yếu dựa trên các kỹ thuật xử lý hình ảnh truyền thống, chẳng hạn như so khớp mẫu và phát hiện cạnh.

Các phương pháp so khớp mẫu truyền thống xác định nhãn bị lệch bằng cách so sánh hình ảnh cần kiểm tra với một mẫu chuẩn. Tuy đơn giản và dễ hiểu, phương pháp này dễ bị ảnh hưởng bởi các thay đổi môi trường và có độ chính xác nhận dạng hạn chế. Nghiên cứu đã chỉ ra rằng độ chính xác của phương pháp so khớp mẫu truyền thống để phát hiện nhãn bị lệch là khoảng 91%, trong khi độ chính xác của phương pháp này đối với phát hiện bất thường ký tự chỉ đạt 72%.

Với những tiến bộ công nghệ, các phương pháp so khớp mẫu cải tiến đã cải thiện đáng kể hiệu suất phát hiện. Dựa trên thuật toán truyền thống, phương pháp mới này bổ sung tính toán giá trị trung bình của điểm ảnh trong phạm vi được bao phủ bởi hạt nhân so khớp, giúp giảm nhiễu hiệu quả và tăng độ chính xác phát hiện bất thường ký tự lên 92%, nâng độ chính xác phát hiện tổng thể lên 96%.

Trong những năm gần đây, ứng dụng công nghệ học sâu, đặc biệt là mạng thần kinh tích chập (CNN) và nhóm thuật toán phát hiện đối tượng YOLO, đã đưa khả năng phát hiện nhãn tiên tiến lên một tầm cao mới. Được đào tạo trên số lượng lớn các mẫu được dán nhãn, các mô hình học sâu có khả năng xác định các khiếm khuyết về nhãn trong nhiều tình huống phức tạp, bao gồm các môi trường đầy thách thức như ánh sáng không đồng đều và nền phức tạp.

Hợp nhất đặc điểm đa cấp là một cải tiến công nghệ quan trọng khác. Các hệ thống phát hiện tiên tiến đồng thời phân tích các đặc điểm biên, kết cấu và miền tần số trong ảnh, gán các trọng số khác nhau cho từng đặc điểm để tạo thành một ngưỡng đánh giá toàn diện. Phương pháp này cung cấp khả năng đánh giá toàn diện hơn về trạng thái nhãn và cải thiện độ tin cậy của việc phát hiện.

Kết quả thử nghiệm cho thấy các hệ thống kiểm tra dựa trên học sâu đạt độ chính xác hơn 95% trong việc phát hiện lỗi bao bì và độ chính xác hơn 90% trong việc phát hiện sai lệch nhãn nhỏ (≥1mm). Các hệ thống này cũng không bị ảnh hưởng bởi yếu tố chủ quan của con người, vượt trội hơn đáng kể so với các phương pháp truyền thống.

4. Các tình huống ứng dụng: Thực hành kiểm tra nhãn trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau

Công nghệ kiểm tra trực quan đóng vai trò quan trọng trong việc kiểm tra nhãn mác ở nhiều ngành công nghiệp khác nhau, đặc biệt là trong lĩnh vực sản xuất thực phẩm và đồ uống, dược phẩm và điện tử.

Trong ngành thực phẩm và đồ uống, việc kiểm tra nhãn mác đảm bảo hình thức sản phẩm tuân thủ tiêu chuẩn, đồng thời đảm bảo khả năng truy xuất nguồn gốc. Lấy dây chuyền sản xuất nước đóng chai của Jingtian làm ví dụ, hệ thống sử dụng công nghệ kiểm tra trực quan để phân tích chính xác vị trí và góc của nắp chai, xác định và loại bỏ nắp bị lệch. Nhiều cảm biến hình ảnh loại tách rời được lắp đặt trên mỗi dây chuyền sản xuất để kiểm tra toàn diện nhãn ở cả mặt trước và mặt sau của chai, đảm bảo dán nhãn chính xác.

Ngành công nghiệp dược phẩm đặt ra những yêu cầu cực kỳ nghiêm ngặt về độ chính xác của nhãn, vì thông tin nhãn liên quan trực tiếp đến an toàn thuốc. Hệ thống kiểm tra thị giác không chỉ phát hiện nhãn bị lệch mà còn xác minh các thông tin quan trọng như số lô và ngày hết hạn để ngăn ngừa nhầm lẫn và sử dụng sai. Kiểm tra hướng dẫn sử dụng trên hộp thuốc là một ứng dụng điển hình. Hệ thống có thể kiểm tra hướng dẫn ngay cả khi xoay 360 độ, tự động từ chối nếu bao bì bị mất hoặc bị lật úp.

Ngành sản xuất điện tử cũng được hưởng lợi từ công nghệ kiểm tra trực quan. Trong quy trình sản xuất điện cực pin lithium, hệ thống kiểm tra trực quan đã thay thế các cảm biến mã màu truyền thống, không chỉ phát hiện sự hiện diện của nhãn mà còn phát hiện vị trí dán nhãn và liệu chúng có bị lệch hay không. Điều này đặc biệt quan trọng, vì nhãn bị lệch có thể bị bong ra và vướng vào điện cực, gây ra lỗi dây chuyền sản xuất.

Với sự đa dạng hóa các định dạng bao bì, công nghệ kiểm tra liên tục được cải tiến và đổi mới. Đối với kiểm tra mã vạch trên nhãn trong suốt, đèn vòng UV đặc biệt được sử dụng để tăng cường độ tương phản. Đối với bao bì cong, hệ thống sử dụng thuật toán chiếu ngược để hiệu chỉnh các khu vực bị biến dạng, đảm bảo kiểm tra chính xác.

5. Thách thức kỹ thuật: Hạn chế của hệ thống hiện tại và biện pháp đối phó

Mặc dù công nghệ kiểm tra trực quan đã có những tiến bộ đáng kể, nhưng các ứng dụng thực tế vẫn phải đối mặt với nhiều thách thức.

Nhiễu môi trường là một trong những yếu tố chính ảnh hưởng đến độ ổn định của quá trình kiểm tra. Sự thay đổi ánh sáng, bụi, độ rung và các điều kiện khác trong xưởng sản xuất đều có thể ảnh hưởng đến chất lượng hình ảnh. Để giải quyết thách thức này, các hệ thống tiên tiến sử dụng các thuật toán nâng cao hình ảnh (như chuẩn hóa ánh sáng, xử lý khử sương mù và khử phản xạ) để cải thiện chất lượng hình ảnh, đồng thời áp dụng công nghệ điều chỉnh ngưỡng động để hệ thống có thể thích ứng với các điều kiện môi trường thay đổi theo thời gian thực.

Kiểm tra trên nền phức tạp cũng đặt ra một thách thức lớn. Khi nhãn và nền sản phẩm có màu sắc tương tự nhau hoặc hoa văn phức tạp, việc xác định chính xác cạnh nhãn trở nên khó khăn. Để giải quyết vấn đề này, công nghệ hình ảnh đa phổ và thị giác 3D đang ngày càng được áp dụng rộng rãi trong các hệ thống cao cấp, cải thiện độ tin cậy nhận dạng bằng cách thu thập dữ liệu hình ảnh từ nhiều chiều.

Việc cân bằng giữa tốc độ kiểm tra và độ chính xác cũng là một thách thức kỹ thuật. Dây chuyền sản xuất tốc độ cao yêu cầu hệ thống phải hoàn thành kiểm tra trong vòng vài mili giây, điều này có thể xung đột với thời gian xử lý của các thuật toán phức tạp. Các chiến lược tối ưu hóa bao gồm sử dụng thuật toán theo dõi trọng lượng nhẹ và thuật toán định vị dựa trên pixel trung bình để cải thiện tốc độ xử lý đồng thời đảm bảo độ chính xác.

Để giải quyết những thách thức trong việc thích ứng với vật liệu đóng gói mới, ngành công nghiệp đã đề xuất công nghệ "trích xuất tính năng theo mô-đun", cho phép hệ thống nhanh chóng chuyển đổi logic phát hiện cho các loại bao bì khác nhau, thích ứng với vật liệu và hình dạng bao bì mới mà không cần thay thế phần cứng cốt lõi.

6. Triển vọng tương lai: Xu hướng phát triển trong Kiểm tra trực quan thông minh

Công nghệ kiểm tra trực quan đang phát triển nhanh chóng theo hướng thông minh hơn và tích hợp hơn, mang lại nhiều khả năng mới cho việc kiểm tra nhãn.

Sự tích hợp sâu sắc giữa trí tuệ nhân tạo và học sâu là một xu hướng lớn trong tương lai. Thông qua các thuật toán được tối ưu hóa liên tục, hệ thống sẽ sở hữu khả năng nhận dạng và phân tích lỗi mạnh mẽ hơn, cho phép chúng xử lý các tác vụ phát hiện lỗi phức tạp và tinh vi hơn. Khả năng tự học của mạng nơ-ron sâu sẽ cho phép hệ thống thích ứng với môi trường sản xuất luôn thay đổi, giảm nhu cầu điều chỉnh tham số thủ công.

Internet vạn vật (IoT) và công nghệ dữ liệu lớn đang được tích hợp chặt chẽ với các hệ thống kiểm tra trực quan. Bằng cách học hỏi và phân tích khối lượng lớn dữ liệu kiểm tra, hệ thống không chỉ có thể xác định các lỗi hiện tại mà còn dự đoán các rủi ro chất lượng tiềm ẩn, cho phép bảo trì dự đoán và tối ưu hóa chất lượng. Phương pháp kiểm tra dựa trên dữ liệu này sẽ giúp các công ty chuyển từ hậu kiểm tra sang phòng ngừa chủ động.

Sự phát triển của phần cứng nhúng đã làm cho các hệ thống thị giác trở nên nhỏ gọn và thông minh hơn. Các hệ thống thị giác dựa trên AI nhúng có thể thực hiện kiểm tra theo thời gian thực mà không cần dựa vào đám mây, giúp chúng phù hợp hơn cho việc triển khai phân tán trên các dây chuyền sản xuất. Hơn nữa, sự xuất hiện của các mạch tích hợp chuyên dụng (ASIC) sẽ tăng đáng kể tốc độ xử lý hình ảnh, đáp ứng nhu cầu của các dây chuyền sản xuất tốc độ cực cao.

Ứng dụng công nghệ thị giác 3D là một hướng phát triển quan trọng khác. Bằng cách thu thập thông tin ba chiều về nhãn, hệ thống có thể phát hiện các vết phồng và độ không đồng đều khó phát hiện bằng thị giác 2D truyền thống, mở rộng đáng kể phạm vi kiểm tra. Công nghệ này đặc biệt hiệu quả khi kiểm tra nhãn trên bao bì cong và các sản phẩm có hình dạng bất thường.

Khái niệm về nền tảng kiểm tra linh hoạt đang nổi lên, theo đó một hệ thống kiểm tra duy nhất có thể được cấu hình thông qua phần mềm để thích ứng với các yêu cầu kiểm tra nhãn của các sản phẩm khác nhau, cho phép chuyển đổi dây chuyền sản xuất nhanh chóng và đáp ứng mô hình sản xuất linh hoạt cho các lô nhỏ và sản phẩm đa dạng.

Với những tiến bộ công nghệ không ngừng, khả năng của các hệ thống kiểm tra trực quan đang không ngừng được mở rộng. Từ việc phát hiện sự hiện diện/vắng mặt đơn giản trong những ngày đầu đến việc đo góc chính xác ngày nay, và tiếp tục đến các hệ thống cảnh báo sớm thông minh trong tương lai, công nghệ kiểm tra trực quan đang trở thành một thành phần cốt lõi không thể thiếu của sản xuất thông minh.

Có thể thấy trước rằng các hệ thống kiểm tra trực quan trong tương lai sẽ không chỉ đóng vai trò là "người gác cổng" của chất lượng mà còn trở thành "người thu thập" dữ liệu sản xuất và "cố vấn" tối ưu hóa quy trình. Chúng sẽ đóng vai trò quan trọng hơn nữa trong quá trình chuyển đổi số và thông minh của ngành sản xuất toàn cầu, liên tục bảo vệ từng nhãn mác trên dây chuyền sản xuất và đảm bảo sản phẩm đến tay người tiêu dùng trong tình trạng hoàn hảo.