Cải thiện sản xuất với thị giác máy tính

Hiệu quả là điều cần thiết trong sản xuất, ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng cạnh tranh của công ty và giữ cho khách hàng hài lòng. Để tăng năng suất, giảm chi phí và tăng lợi nhuận, hiệu quả trở thành yếu tố chính trong thành công của công ty. Trong thị trường luôn thay đổi ngày nay, các doanh nghiệp không ngừng tìm cách nâng cao hiệu quả của họ để vượt trội hơn các đối thủ cạnh tranh và đáp ứng nhu cầu phát triển của khách hàng. 

Một cách quan trọng để nâng cao hiệu quả trong sản xuất là thông qua việc sử dụng thị giác máy tính. Công nghệ này bao gồm các ứng dụng và nhiệm vụ khác nhau, chẳng hạn như phát hiện, phân đoạn và phân loại đối tượng thời gian thực có thể giúp đảm bảo rằng các sản phẩm đáp ứng các tiêu chuẩn chất lượng và tối ưu hóa các bước khác nhau của quy trình sản xuất tổng thể. Bằng cách triển khai các công nghệ này, các nhà sản xuất có thể cải thiện đáng kể hiệu suất hoạt động và độ tin cậy của sản phẩm, cuối cùng dẫn đến sự hài lòng của khách hàng và thành công kinh doanh lớn hơn.

Thị giác máy tính trong sản xuất

Công nghệ luôn đóng một vai trò quan trọng trong ngành sản xuất. Từ máy móc trên sàn sản xuất đến sự phát triển của các hệ thống tự động hóa tinh vi, thế giới sản xuất đã liên tục chấp nhận các công nghệ mới để cải thiện và hợp lý hóa các hoạt động khác nhau. Bất chấp những tiến bộ này, ngành công nghiệp vẫn phải đối mặt với một số thách thức. Vậy, khi nào Trí tuệ nhân tạo (AI) có thể được sử dụng?

Tích hợp AI trong các quy trình sản xuất cung cấp các giải pháp đầy hứa hẹn để nâng cao hiệu quả, đảm bảo chất lượng sản phẩm và giải quyết các thách thức lâu dài. Hãy cùng khám phá cách các công nghệ do AI điều khiển, chẳng hạn như thị giác máy tính, có thể thúc đẩy sự thay đổi trong sản xuất.

Kiểm đếm và theo dõi sản phẩm

Thị giác máy tính có thể được sử dụng để đếm sản phẩm trên dây chuyền lắp ráp. Bằng cách theo dõi chính xác số lượng mặt hàng được sản xuất, các nhà sản xuất có thể theo dõi tỷ lệ sản xuất, quản lý hàng tồn kho và đảm bảo rằng các mục tiêu sản xuất được đáp ứng. Các tính năng đếm đối tượng có thể nâng cao hiệu quả hoạt động và giúp duy trì kiểm soát chất lượng nhất quán trong suốt quá trình sản xuất.

‍

Kiểm tra các mặt hàng cho các khuyết tật

Một cách khác mà AI tầm nhìn có thể hợp lý hóa các quy trình sản xuất là phát hiện sự không hoàn hảo của sản phẩm.  Các mô hình thị giác máy tính như Ultralytics YOLOv8 có thể được sử dụng để phát hiện sự không hoàn hảo trong các mặt hàng. Ví dụ, trong sản xuất dược phẩm , nó có thể được sử dụng để phát hiện các khuyết tật trên thuốc như vết nứt, chip hoặc ô nhiễm trên thuốc khi chúng di chuyển dọc theo dây chuyền lắp ráp. 

Khi một bộ phận bị lỗi được tìm thấy, hệ thống có thể kích hoạt phản hồi tự động để loại bỏ mặt hàng bị lỗi, duy trì chất lượng sản phẩm và đảm bảo rằng chỉ những sản phẩm hoàn hảo mới tiếp tục hoạt động. 

‍

Kiểm tra bề mặt chính xác bằng cách sử dụng phân đoạn

Các mô hình thị giác máy tính khác nhau cũng có thể được đào tạo để phân đoạn ví dụ vì nó có thể đặc biệt hữu ích cho việc kiểm tra bề mặt chính xác trong sản xuất. Công nghệ này có thể phân đoạn diện tích bề mặt của sản phẩm để phát hiện các khuyết điểm nhỏ, chẳng hạn như vết trầy xước, vết lõm hoặc lớp phủ không đồng đều. Chẳng hạn:

• Sản xuất các bộ phận kim loại: Trong ngành công nghiệp ô tô hoặc hàng không vũ trụ, phân khúc phiên bản có thể được sử dụng để kiểm tra các bộ phận kim loại để tìm khuyết tật bề mặt. Bằng cách phân tích toàn bộ diện tích bề mặt, hệ thống có thể xác định ngay cả những khiếm khuyết nhỏ nhất có thể ảnh hưởng đến hiệu suất hoặc độ bền của bộ phận.
• Sản xuất dệt may: Trong sản xuất dệt may, phân khúc có thể phát hiện sự không nhất quán trong các mẫu vải hoặc xác định các khuyết tật như rách, vết bẩn hoặc biến thể màu sắc. Điều này đảm bảo rằng chỉ có hàng dệt may chất lượng cao được sử dụng trong các sản phẩm cuối cùng.
• Sản xuất thiết bị điện tử: Đối với các thiết bị điện tử, phân đoạn có thể kiểm tra bảng mạch xem có lỗi sản xuất không như lỗi hàn, thiếu linh kiện hoặc sai lệch. Điều này giúp duy trì độ tin cậy và chức năng của các sản phẩm điện tử.

‍

Lợi ích của thị giác máy tính trong sản xuất

Nâng cao tốc độ và độ chính xác 

Thị giác máy tính tăng đáng kể tốc độ và độ chính xác của việc xác định lỗi bằng cách liên tục theo dõi dây chuyền sản xuất suốt ngày đêm. Nó ngay lập tức gắn cờ bất kỳ sự bất thường nào, đảm bảo phản hồi ngay lập tức và giám sát liên tục.

Phản hồi ngay lập tức và giám sát liên tục này cho phép:

• Hành động khắc phục nhanh
• Giảm thời gian mà các sản phẩm bị lỗi vẫn còn trên dây chuyền
• Giảm thiểu đáng kể rủi ro các mặt hàng bị lỗi đến tay khách hàng

Bằng cách đảm bảo nhận dạng và phản hồi nhanh chóng, phát hiện thời gian thực duy trì các tiêu chuẩn chất lượng cao và ngăn chặn các vấn đề tiềm ẩn leo thang.

Giảm chi phí lao động và tỷ lệ phế liệu

Thị giác máy tính có thể giảm chi phí lao động bằng cách tự động hóa quy trình kiểm tra, loại bỏ nhu cầu kiểm tra chất lượng thủ công. Việc tự động hóa này không chỉ làm giảm số lượng nhân sự cần thiết mà còn giảm thiểu lỗi của con người, nâng cao hơn nữa hiệu quả và độ chính xác của quá trình sản xuất.

Hoạt động 24/7 và tăng thông lượng

Hệ thống thị giác máy tính có thể hoạt động liên tục mà không cần nghỉ ngơi, không giống như thanh tra của con người. Khả năng này đảm bảo rằng các dây chuyền sản xuất có thể chạy 24/7 mà không ảnh hưởng đến chất lượng, dẫn đến tăng thông lượng và sử dụng tốt hơn các nguồn lực sản xuất. Các vòng lặp giám sát liên tục và phản hồi ngay lập tức đảm bảo rằng bất kỳ sai lệch nào so với tiêu chuẩn chất lượng đều được giải quyết kịp thời, dẫn đến chất lượng sản phẩm phù hợp hơn. Điều này, đến lượt nó, có thể dẫn đến tăng sự hài lòng của khách hàng và giảm lợi nhuận hoặc khiếu nại.

Những thách thức của thị giác máy tính trong sản xuất

Chi phí thực hiện và tích hợp với các hệ thống hiện có 

Việc triển khai các hệ thống thị giác máy tính liên quan đến đầu tư ban đầu đáng kể vào phần cứng, phần mềm và cơ sở hạ tầng, điều này có thể bị hạn chế đối với các nhà sản xuất nhỏ hơn. Ngoài ra, việc tích hợp các hệ thống phát hiện đối tượng dựa trên AI mới với các quy trình và công nghệ sản xuất hiện có thể phức tạp và tốn thời gian. Đảm bảo hoạt động liền mạch đòi hỏi phải lập kế hoạch và thực hiện cẩn thận.

Đào tạo và chuyên môn cần thiết cho hoạt động

Vận hành và bảo trì hệ thống thị giác máy tính đòi hỏi kiến thức và kỹ năng chuyên ngành. Đào tạo liên tục là cần thiết để giữ cho lực lượng lao động cập nhật về các công nghệ và phương pháp mới nhất. Ngoài ra, các hệ thống AI có thể tạo ra kết quả dương tính hoặc âm tính giả, dẫn đến nhận dạng không chính xác. Quản lý những điểm không chính xác này là rất quan trọng để duy trì chất lượng sản phẩm và hiệu quả hoạt động. Điều này liên quan đến việc liên tục tinh chỉnh các mô hình, điều chỉnh ngưỡng tin cậy để phát hiện và phân loại, và thực hiện các vòng phản hồi để giảm thiểu lỗi và cải thiện độ chính xác của hệ thống theo thời gian.

Duy trì và cập nhật hệ thống phát hiện

Bảo trì và cập nhật thường xuyên là điều cần thiết để giữ cho hệ thống phát hiện hoạt động hiệu quả. Điều này bao gồm cập nhật phần mềm, hiệu chuẩn lại cảm biến và giải quyết mọi vấn đề kỹ thuật phát sinh. Ví dụ về các vấn đề kỹ thuật có thể cần được giải quyết bao gồm trục trặc cảm biến, chẳng hạn như máy ảnh không chụp được hình ảnh đúng cách do hư hỏng phần cứng, lỗi phần mềm khiến hệ thống gặp sự cố hoặc tạo ra đầu ra không chính xác và lỗi truyền dữ liệu dẫn đến mất hoặc hỏng dữ liệu.

Tương lai nắm giữ điều gì?

Quản lý hàng tồn kho thông minh

Thị giác máy tính sẽ cho phép các hệ thống quản lý hàng tồn kho thông minh hơn. Các hệ thống tự động sử dụng thị giác máy tính sẽ liên tục theo dõi mức tồn kho, phát hiện sự khác biệt và tối ưu hóa quy trình bổ sung hàng tồn kho. Điều này sẽ làm giảm khả năng tồn kho và tình trạng dư thừa, đảm bảo rằng các nhà sản xuất duy trì mức tồn kho tối ưu. Điều này có thể dẫn đến những lợi ích đáng kể, bao gồm:

• Tiết kiệm chi phí: Bằng cách tránh tình trạng dư thừa, các nhà sản xuất có thể tiết kiệm chi phí liên quan đến việc lưu trữ hàng tồn kho dư thừa, chẳng hạn như phí lưu kho cao và nguy cơ sản phẩm trở nên lỗi thời. Mặt khác, giảm thiểu tình trạng hết hàng giúp ngăn chặn sự chậm trễ sản xuất tốn kém và mất doanh số khi hết hàng tồn kho.
• Tăng hiệu quả hoạt động: Hệ thống quản lý hàng tồn kho tự động hợp lý hóa các quy trình bổ sung hàng tồn kho, giảm nhu cầu can thiệp thủ công. Điều này cải thiện hiệu quả hoạt động tổng thể và cho phép nhân viên tập trung vào các nhiệm vụ chiến lược hơn.
• Tăng cường mối quan hệ với nhà cung cấp: Dữ liệu hàng tồn kho chính xác cho phép các nhà sản xuất quản lý mối quan hệ nhà cung cấp hiệu quả hơn, đảm bảo giao hàng kịp thời và duy trì chuỗi cung ứng đáng tin cậy.

Dây chuyền lắp ráp tự trị

Thị giác máy tính có thể đóng một vai trò quan trọng trong việc phát triển dây chuyền lắp ráp hoàn toàn tự động. Các dòng này sẽ có thể điều chỉnh hoạt động linh hoạt dựa trên dữ liệu thời gian thực, làm cho chúng linh hoạt và hiệu quả hơn. Ví dụ: nếu mô hình thị giác máy tính phát hiện lỗi trong máy, nó có thể cung cấp dữ liệu này cho một hệ thống điều khiển riêng biệt sẽ tự động định tuyến lại các tác vụ sang các máy khác, đảm bảo quy trình sản xuất liên tục mà không cần sự can thiệp của con người. Điều này có thể dẫn đến một số lợi ích, bao gồm giảm thời gian chết, tăng năng suất, chất lượng sản phẩm nhất quán và chi phí vận hành thấp hơn.

Những điểm chính

Trong bài viết này, chúng tôi đã nhấn mạnh tầm quan trọng của hiệu quả trong sản xuất và làm thế nào thị giác máy tính có thể thúc đẩy đáng kể nó. Các mô hình thị giác máy tính như YOLOv8 có thể đóng một vai trò cơ bản trong việc hợp lý hóa các quy trình trong sản xuất trên các ngành công nghiệp khác nhau nhờ tính linh hoạt của chúng cho các nhiệm vụ khác nhau cho phép độ chính xác cao hơn, chi phí vận hành thấp hơn và luôn duy trì các tiêu chuẩn chất lượng sản phẩm cao. Nhìn chung, thị giác máy tính có thể được sử dụng trong các giai đoạn khác nhau của quy trình sản xuất, làm cho nó trở thành một đồng minh linh hoạt và mạnh mẽ trong lĩnh vực này.

Bạn tò mò về những tiến bộ mới nhất trong thị giác máy tính? Tham gia cộng đồng của chúng tôi và khám phá Ultralytics Tài liệu hoặc GitHub để biết các bản cập nhật mới nhất. Ngoài ra, các ứng dụng AI của họ trong các lĩnh vực như Nông nghiệp và Sản xuất rất đáng để xem xét thêm thông tin chi tiết.