Công nghệ kiểm tra trực quan AI là gì?
Công nghệ kiểm tra trực quan AI là sản phẩm của sự tích hợp sâu sắc giữa thị giác máy tính và trí tuệ nhân tạo. Bằng cách mô phỏng hệ thống thị giác của con người, công nghệ này cho phép máy tính tự động trích xuất, phân tích và hiểu thông tin từ hình ảnh hoặc video, từ đó hoàn thành các nhiệm vụ như phát hiện, nhận dạng, định vị và đo lường. Dưới đây, tôi sẽ giới thiệu công nghệ này từ bốn khía cạnh: nguyên lý cốt lõi, công nghệ chủ chốt, kịch bản ứng dụng và xu hướng phát triển.
Nguyên tắc và quy trình kỹ thuật
Cốt lõi của kiểm tra trực quan bằng AI nằm ở việc sử dụng các mô hình học sâu, đặc biệt là mạng nơ-ron tích chập (CNN), để cho phép máy móc tự động học các đặc điểm từ dữ liệu trực quan và đưa ra quyết định. Quy trình làm việc điển hình của nó bao gồm các bước chính sau:
Thu thập và xử lý hình ảnh: Thu thập hình ảnh hoặc luồng video thông qua camera công nghiệp, webcam hoặc cảm biến. Sau đó, quá trình xử lý hình ảnh được thực hiện, chẳng hạn như khử nhiễu, tăng cường, điều chỉnh độ tương phản và chuẩn hóa kích thước, để cải thiện chất lượng hình ảnh và đặt nền tảng cho các phân tích tiếp theo.
Trích xuất đặc điểm: Sử dụng các mô hình học sâu (như CNN) để tự động học và trích xuất các đặc điểm chính từ hình ảnh, chẳng hạn như cạnh, kết cấu và hình dạng. Không giống như các thuật toán truyền thống (như SIFT và SURF) đòi hỏi thiết kế đặc điểm thủ công, học sâu có thể tự động hoàn thành quy trình này, giúp nó dễ thích ứng hơn.
Nhận dạng và Phân loại: Dựa trên các đặc điểm được trích xuất, mô hình phân loại các mục tiêu trong ảnh (ví dụ: xác định sự hiện diện của khuyết tật) hoặc xác định các đối tượng cụ thể (như bộ phận hoặc khuôn mặt). Các thuật toán phổ biến bao gồm phân loại ảnh (ví dụ: ResNet), phát hiện đối tượng (ví dụ: YOLO, MTCNN) và phân đoạn ảnh tinh vi hơn (ví dụ: UNet, DeepLab).
Quyết định và Đầu ra: Hệ thống thực hiện các quyết định dựa trên kết quả phân tích, chẳng hạn như đánh dấu vị trí lỗi, kích hoạt báo động hoặc đưa ra hướng dẫn phân loại và phản hồi kết quả về hệ thống điều khiển.
Thuật toán và công nghệ chính
Phát hiện và nhận dạng đối tượng:
MTCNN: Thường được sử dụng để phát hiện và căn chỉnh khuôn mặt, nó nhanh chóng định vị khuôn mặt và các điểm chính thông qua các mạng lưới nối tiếp. Phù hợp cho các tình huống phát hiện đối tượng đơn lớp.
Dòng YOLO: Cho phép phát hiện nhiều đối tượng theo thời gian thực từ đầu đến cuối, có khả năng nhận dạng và phân loại đồng thời nhiều đối tượng trong một hình ảnh, được sử dụng rộng rãi trong lĩnh vực lái xe tự động, giám sát an ninh và các lĩnh vực khác.
Phân loại tốt:
Mất mát trung tâm và mất mát Arc-Softmax: Các hàm mất mát này cải thiện độ chính xác của mô hình trong các nhiệm vụ phân loại chi tiết (ví dụ: phân biệt các khuôn mặt hoặc mô hình xe khác nhau) bằng cách nén khoảng cách trong lớp hoặc tăng khoảng cách giữa các lớp.
Phân đoạn hình ảnh:
Dòng UNet: Sử dụng cấu trúc mã hóa-giải mã đối xứng, kết hợp các đặc điểm sâu và nông thông qua các kết nối bỏ qua, khiến nó đặc biệt phù hợp với các tác vụ yêu cầu đường viền chính xác, chẳng hạn như phân đoạn hình ảnh y tế.
Dòng DeepLab: Sử dụng kỹ thuật tích chập giãn nở và kỹ thuật gộp kim tự tháp không gian để nắm bắt thông tin theo ngữ cảnh ở nhiều tỷ lệ, tăng cường khả năng phân đoạn cho các cảnh phức tạp.
Mask R-CNN: Thêm nhánh phân đoạn vào chức năng phát hiện đối tượng, cho phép định vị, phân loại và phân đoạn đối tượng đồng thời ở cấp độ pixel, phù hợp với các tình huống yêu cầu phân tích ở cấp độ phiên bản.
Các kịch bản ứng dụng chính
Công nghệ kiểm tra trực quan bằng AI đã thâm nhập vào nhiều ngành công nghiệp, cải thiện đáng kể mức độ tự động hóa và trí tuệ:
| Các lĩnh vực ứng dụng | Các kịch bản và giá trị điển hình |
| Sản xuất công nghiệp và kiểm tra chất lượng | Trong các ngành công nghiệp như sản xuất điện tử (ví dụ: kiểm tra mối hàn PCB, lắp ráp linh kiện), phụ tùng ô tô (ví dụ: kiểm tra lỗi đầu nối), thực phẩm và dược phẩm, thiết bị này thực hiện kiểm tra lỗi bề mặt tốc độ cao, độ chính xác cao (ví dụ: vết xước, vết lõm), kiểm tra tính toàn vẹn của cụm lắp ráp và đo kích thước. Thiết bị có thể phát hiện các khuyết tật ở cấp độ micron, thay thế phương pháp kiểm tra trực quan thủ công truyền thống và cải thiện hiệu suất hơn 50%. |
| Thành phố thông minh và an ninh | Được sử dụng để giám sát giao thông (nhận dạng biển số xe, thống kê lưu lượng giao thông, phát hiện vi phạm), an toàn công cộng (thống kê lưu lượng người, nhận dạng hành vi bất thường như leo trèo hoặc ngã) và quản lý đô thị (như phát hiện bán hàng rong trái phép, giám sát phân loại rác) |
| Bán lẻ thông minh | Bằng cách phân tích luồng video từ camera trong cửa hàng, nó cho phép thống kê luồng khách hàng, phân tích chuyển động của khách hàng, tạo bản đồ nhiệt và hỗ trợ thanh toán tự động (thông qua nhận dạng khuôn mặt hoặc sản phẩm) và quản lý hàng tồn kho (nhắc nhở bổ sung hàng tự động) |
| Y tế và Sinh trắc học | Hỗ trợ xác định các cơ quan cụ thể và phát hiện các bất thường (như chụp X-quang, chụp CT) trong phân tích hình ảnh y tế, cũng như xác minh sinh trắc học như nhận dạng khuôn mặt và nhận dạng dấu vân tay |
| Kiểm tra cơ sở hạ tầng | Sử dụng máy bay không người lái được trang bị máy ảnh nhiệt hoặc máy ảnh độ nét cao để tiến hành kiểm tra tự động các khu vực khó tiếp cận như đường ống dẫn dầu và khí đốt, cơ sở điện, cầu và đường hầm, phát hiện các vết nứt, ăn mòn hoặc rủi ro rò rỉ ở giai đoạn đầu |
Xu hướng và Thách thức Phát triển: Hội nhập Công nghệ Sâu rộng: Kết hợp AI với thị giác 3D (như AOI 3D, chụp CT) có thể nắm bắt chính xác các khuyết tật ba chiều như lỗ hổng hàn và cong vênh linh kiện. Các công nghệ đo lường mới như cảm biến lượng tử đang bắt đầu được khám phá để ứng dụng trong các tình huống đo lường cực kỳ chính xác.
Ra quyết định thông minh toàn diện: Vai trò của công nghệ đang phát triển từ "xác định lỗi" đơn lẻ thành một hệ thống vòng kín bao gồm toàn bộ quy trình "kiểm tra-phân tích-truy xuất-tối ưu hóa quy trình". Hệ thống có thể tích hợp với MES (Hệ thống thực thi sản xuất) và các hệ thống khác, tối ưu hóa trực tiếp các thông số sản xuất thông qua dữ liệu phản hồi.
Nâng cao tính linh hoạt và đa năng: Ngành công nghiệp cam kết phát triển các nền tảng kiểm tra linh hoạt hơn và các mô hình lớn được đào tạo sẵn. Thông qua học chuyển giao, ngành này hướng đến mục tiêu giảm chi phí thu thập dữ liệu tùy chỉnh và đào tạo mô hình cho các dây chuyền sản xuất mới và các loại lỗi mới, đáp ứng nhu cầu sản xuất linh hoạt của sản xuất hàng loạt nhỏ, đa dạng.
Thách thức: Những thách thức hiện tại bao gồm chi phí cao cho việc thu thập và chú thích dữ liệu trong các tình huống phức tạp, nhu cầu cải thiện khả năng tổng quát hóa của mô hình khi chuyển đổi giữa các dây chuyền sản xuất khác nhau và đảm bảo tính ổn định và độ tin cậy của hệ thống trong quá trình xử lý thời gian thực.
Tóm tắt: Công nghệ kiểm tra trực quan AI, bằng cách mô phỏng và vượt qua khả năng nhận thức và phán đoán của mắt người, đang trở thành động lực chủ chốt thúc đẩy việc nâng cấp sản xuất, thông minh hóa đô thị và cải thiện hiệu quả xã hội. Với sự phát triển không ngừng của thuật toán, sức mạnh tính toán và các kịch bản ứng dụng, độ chính xác, khả năng thích ứng và khả năng ra quyết định của công nghệ này sẽ tiếp tục được cải thiện.
Hy vọng những thông tin trên sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về công nghệ kiểm tra trực quan AI. Nếu bạn đặc biệt quan tâm đến một lĩnh vực ứng dụng cụ thể hoặc chi tiết kỹ thuật, tôi có thể cung cấp phần giới thiệu chuyên sâu hơn.
