Tìm hiểu cách các mô hình phát hiện đối tượng mới nhất có thể giúp tự động hóa quá trình kiểm tra chất lượng trong sản xuất.
Kiểm tra chất lượng là nhiệm vụ quan trọng trong quá trình sản xuất để đảm bảo sản phẩm đáp ứng các tiêu chuẩn chất lượng yêu cầu. Tuy nhiên, việc đánh giá chất lượng bằng các phương pháp kiểm tra truyền thống có thể tốn kém khi độ phức tạp của sản phẩm tăng lên.
Các nhà sản xuất đang chuyển sang các kỹ thuật kiểm tra dựa trên học sâu, như phát hiện đối tượng và phân đoạn ngữ nghĩa , để giảm chi phí kiểm tra. Học sâu là một lĩnh vực con của trí tuệ nhân tạo (AI) sử dụng các thuật toán máy tính được gọi là mạng nơ-ron để xác định các mẫu phức tạp trong dữ liệu. Các kỹ thuật này giúp tự động hóa quy trình kiểm tra và giảm sự phụ thuộc vào người kiểm tra bằng cách phân tích các tập dữ liệu mở rộng, bao gồm hình ảnh và video.
Nhờ tính linh hoạt và hiệu quả về chi phí, đảm bảo chất lượng dựa trên AI thúc đẩy đáng kể lợi nhuận kinh doanh. Các báo cáo cho thấy ngành sản xuất có thể thu được hơn 3 nghìn tỷ đô la từ AI vào năm 2035.
Bài viết này sẽ thảo luận về cách các phương pháp học sâu có thể cải thiện chất lượng kiểm tra và cách Ultralytics YOLO11 có thể nâng cao khả năng kiểm tra trong nhiều ngành công nghiệp.
Kiểm tra chất lượng đánh giá xem sản phẩm có khiếm khuyết, bất thường hoặc không nhất quán hay không trước khi đến tay người tiêu dùng.
Quá trình này có thể diễn ra trong quá trình sản xuất, khi sản phẩm di chuyển qua dây chuyền lắp ráp hoặc sau khi sản xuất nhưng trước khi các mặt hàng được chuyển đến dây chuyền phân phối.
Thông thường, các chuyên gia sẽ tiến hành đánh giá trực quan để xem sản phẩm có lệch hoặc không đạt tiêu chuẩn thiết kế mong muốn hay không.
Tuy nhiên, khi nhu cầu về chất lượng tăng lên, các nhà sản xuất đang chuyển sang các phương pháp học sâu tự động để đạt được tính linh hoạt và khả năng mở rộng cao hơn trong hoạt động của họ.
Các phương pháp học sâu sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo hoạt động theo nguyên lý của não người. Các mạng là các lớp nơ-ron được kết nối với nhau. Mỗi nơ-ron thực hiện phép tính toán học để phân tích dữ liệu, xác định các mẫu và tạo ra dự đoán.
Trong kiểm tra chất lượng, các mô hình học sâu bao gồm các khuôn khổ thị giác máy tính tự động tìm hiểu và trích xuất các tính năng từ hình ảnh sản phẩm.
Việc phát triển các mô hình thị giác máy tính đòi hỏi các chuyên gia phải đào tạo mạng nơ-ron trên các tập dữ liệu có liên quan và chạy xác thực trên tập dữ liệu mới để kiểm tra hiệu suất.
Sau khi xác thực, các chuyên gia có thể triển khai các mô hình này trên camera và cảm biến bằng nhiều công cụ triển khai khác nhau như PyTorch , ONNX và OpenVINO .
Kiểm tra chất lượng dựa trên tầm nhìn sử dụng nhiều phương pháp để phát hiện và xác định vị trí hư hỏng, vết nứt và các mục bị thiếu. Danh sách dưới đây đề cập đến bốn phương pháp học sâu hiện đại.
Phân loại nhị phân đề cập đến nhiệm vụ phân loại hình ảnh thành một trong hai lớp, chẳng hạn như xác định xem đối tượng có khiếm khuyết hay không.
Dựa trên dữ liệu trực quan, mô hình phân loại đưa ra quyết định nhị phân có/không. Chúng giúp phát hiện các mục bị thiếu. Ví dụ, mô hình phân loại có thể phát hiện xem một mục có bị thiếu hay không trong sản phẩm.
Phân loại đa lớp là nhiệm vụ phân loại hình ảnh thành nhiều hơn hai lớp. Nó gán mỗi hình ảnh vào một trong nhiều danh mục được xác định trước.
Ví dụ, mô hình phân loại đa lớp có thể phân tích hình ảnh sản phẩm và trả về xác suất cho nhiều loại hư hỏng hoặc vết nứt, chỉ ra loại nào có khả năng xảy ra nhiều nhất.
Điều này hữu ích trong sản xuất khi nhiều khuyết tật như trầy xước, vết lõm hoặc vết nứt có thể yêu cầu các quy trình xử lý khác nhau.
Định vị là xác định vị trí cụ thể của một đối tượng hoặc đặc điểm trong hình ảnh. Nó sử dụng các mô hình phát hiện đối tượng để dự đoán các hộp giới hạn hoặc tọa độ làm nổi bật vùng hư hỏng cụ thể.
Tính năng này hữu ích cho các nhiệm vụ như phát hiện vết nứt trong tòa nhà hoặc các bộ phận công nghiệp, khi cần xác định vị trí chính xác của lỗi để có thể sửa chữa đúng mục tiêu.
Ví dụ, trong bảo trì cơ sở hạ tầng, các mô hình định vị có thể phân tích hình ảnh của một kết cấu bê tông và đánh dấu khu vực chính xác có vết nứt.
Định vị đa lớp xác định và định vị nhiều lỗi trong một hình ảnh đồng thời phân loại từng lỗi vào một trong nhiều danh mục được xác định trước.
Công nghệ này sử dụng các mô hình phát hiện đối tượng tiên tiến hơn để xác định loại và vị trí của lỗi nhằm cung cấp thông tin chi tiết hơn.
Ví dụ, mô hình định vị đa lớp có thể phân tích hình ảnh của một vật phẩm bị hư hỏng và chỉ ra loại khuyết tật, chẳng hạn như vết xước hoặc vết nứt, cũng như tọa độ chính xác của khuyết tật bên trong vật thể.
Các phương pháp kiểm tra truyền thống cứng nhắc hơn, tuân theo các quy tắc và tiêu chuẩn do người dùng xác định như ngưỡng, danh sách kiểm tra được xác định trước và tiêu chí đạt/không đạt.
Ví dụ, trong các kỹ thuật thị giác dựa trên quy tắc, các chuyên gia xác định màu sắc, hình dạng và kích thước lý tưởng của một sản phẩm cụ thể. Hệ thống thông báo cho các chuyên gia nếu máy ảnh hoặc thiết bị chụp ảnh khác phát hiện ra độ lệch so với các tiêu chuẩn này.
Các phương pháp học sâu cung cấp tính linh hoạt cao hơn để xây dựng các hệ thống phát hiện phức tạp hơn. Các phương pháp này bao gồm việc thu thập và chú thích các tập dữ liệu mở rộng về hình ảnh của các vật thể bị lỗi. Các chuyên gia sử dụng dữ liệu được chú thích để đào tạo các mô hình phát hiện vật thể như Ultralytics YOLO11 . Sau khi được đào tạo, họ có thể triển khai mô hình trong máy ảnh hoặc cảm biến để chụp ảnh và xác định các lỗi theo thời gian thực.
Trong phần sau, chúng ta sẽ xem xét cách YOLO11 có thể được sử dụng để kiểm tra chất lượng.
You-Only-Look-Once ( YOLO ) là mô hình phát hiện đối tượng thời gian thực (SOTA) hiện đại nổi tiếng với độ chính xác, khả năng thích ứng và tốc độ cao. Phiên bản mới nhất của nó là Ultralytics YOLO11 , cải thiện các phiên bản trước về khả năng trích xuất tính năng , tốc độ, độ chính xác và khả năng thích ứng.
Nó có kiến trúc tốt hơn để trích xuất tính năng chính xác hơn và bao gồm các đường ống đào tạo được tối ưu hóa để xử lý nhanh hơn. Nó hiệu quả hơn về mặt tính toán, với ít hơn 22% tham số và điểm chính xác cao hơn so với các phiên bản trước.
Do tính linh hoạt của nó, YOLO11 có thể giúp cải thiện quy trình kiểm tra chất lượng trong nhiều lĩnh vực. Nó có thể giúp phát hiện các bất thường, hư hỏng, vết nứt, thiếu sản phẩm và lỗi đóng gói trong sản phẩm thông qua việc thực hiện các tác vụ như phát hiện và phân đoạn đối tượng.
Hãy cùng xem xét một số cách mà mô hình thị giác máy tính có thể được sử dụng trong ngành sản xuất.
Các mô hình thị giác máy tính có thể kiểm tra xem sản phẩm có đủ tất cả các mục cần thiết hay không. Chúng có thể phát hiện các thành phần bị thiếu trong các sản phẩm lắp ráp để đảm bảo tính hoàn chỉnh.
Trong sản xuất thiết bị điện tử, việc xác định các thành phần bị thiếu, các bộ phận không khớp hoặc các vấn đề hàn là rất quan trọng để đảm bảo sản phẩm cuối cùng đáng tin cậy và có chức năng phù hợp.
Các mô hình phát hiện đối tượng như YOLO11 có thể được đào tạo để phát hiện các thành phần bị thiếu hoặc đặt sai vị trí trên bảng mạch. Nó có thể phân tích hình ảnh của bảng mạch theo thời gian thực và xác định các lỗi như điện trở hoặc tụ điện bị thiếu. Điều này sẽ đảm bảo rằng việc lắp ráp của từng đơn vị là chính xác trước khi giao hàng.
Phát hiện vết nứt là một nhiệm vụ phát hiện khác phân tích hình ảnh hoặc dữ liệu cảm biến để xác định chính xác vị trí, kích thước và mức độ nghiêm trọng của vết nứt.
Ngành công nghiệp ô tô là một ví dụ trong đó việc phát hiện vết nứt ở nhiều bộ phận như bánh răng và hệ thống phanh là cần thiết để đảm bảo chúng đáp ứng các tiêu chuẩn an toàn.
Các mô hình như YOLO11 có thể được đào tạo để nhanh chóng phát hiện các khuyết tật như vết xước bề mặt hoặc vết nứt trên các bộ phận ô tô phức tạp.
Công nghệ thị giác máy tính có thể giúp phát hiện nhiều loại hư hỏng khác nhau trên bề mặt sản phẩm, chẳng hạn như trầy xước, vết lõm và biến dạng bằng cách sử dụng tác vụ thị giác máy tính.
Ngành công nghiệp dệt may có thể hưởng lợi đáng kể từ việc phát hiện thiệt hại dựa trên AI bằng cách sử dụng các mô hình phát hiện và phân đoạn đối tượng như YOLO11 . Nó có thể xác định các khuyết tật như rách, lỗ, vết bẩn hoặc vải không đồng nhất trong quá trình sản xuất.
Phát hiện bất thường là nhiệm vụ phân tích thiết kế, cấu trúc, hình thức và kích thước của sản phẩm để đánh giá xem những đặc tính này có khác biệt so với tiêu chuẩn mong muốn hay không.
Trong sản xuất dược phẩm , phát hiện bất thường là rất quan trọng để đảm bảo chất lượng và an toàn của các sản phẩm thuốc. Các nhà sản xuất có thể sử dụng YOLO11 để phát hiện những điểm bất thường như hình dạng, kích thước, sự đổi màu hoặc các hạt lạ của viên thuốc không đồng nhất.
Một ví dụ khác về cách các mô hình thị giác máy tính có thể được sử dụng trong sản xuất là trong bao bì và nhãn mác trong các ngành công nghiệp. Ví dụ, ngành thực phẩm và đồ uống phải đáp ứng các tiêu chuẩn nghiêm ngặt về an toàn và tuân thủ của người tiêu dùng.
Các mô hình như YOLO11 có thể giúp phát hiện lỗi đóng gói như nhãn không đúng, bao bì bị hỏng hoặc thiếu niêm phong an toàn. Nó cũng có thể xác minh rằng nhãn được đặt đúng vị trí với mã vạch rõ ràng hoặc ngày hết hạn.
Điều này đảm bảo rằng sản phẩm tuân thủ các quy định của ngành và sẵn sàng phân phối đến tay người tiêu dùng.
Các khuôn khổ kiểm tra chất lượng dựa trên AI vẫn đang phát triển và phải đối mặt với nhiều thách thức. Sau đây là một số hạn chế và hướng nghiên cứu trong tương lai cần lưu ý đối với các công nghệ này.
Kiểm tra chất lượng dựa trên học sâu đang có những tiến bộ vượt bậc do sự phát triển liên tục của các mô hình phát hiện đối tượng khác nhau. Với kiểm tra chất lượng dựa trên AI, các nhà sản xuất có thể đạt được khả năng mở rộng và tính linh hoạt cao hơn so với các phương pháp truyền thống.
Các công ty có thể sử dụng các mô hình như YOLO11 để tự động hóa quy trình kiểm tra, tận dụng kiến trúc nâng cao và khả năng trích xuất tính năng, mang lại độ chính xác cao hơn và tốc độ nhanh hơn.
Bạn có thể tìm hiểu thêm về YOLO11 và các mô hình phát hiện đối tượng khác bằng cách kiểm tra Kho lưu trữ GitHub của chúng tôi và tham gia cộng đồng sôi động của chúng tôi. Khám phá cách Ultralytics đang định nghĩa lại hoạt động sản xuất thông qua các khuôn khổ học sâu hiện đại.
Bắt đầu hành trình của bạn với tương lai của machine learning
