Hiểu về sự tích hợp của thị giác máy tính trong robot

AI trong ngành robot đang tiến triển với tốc độ đáng kinh ngạc và robot đang được chế tạo để thực hiện các nhiệm vụ phức tạp hơn với ít sự can thiệp của con người hơn. Ví dụ, RoboCat của DeepMind là một robot do AI điều khiển có thể học các nhiệm vụ mới chỉ với 100 lần trình diễn. Sau đó, RoboCat có thể sử dụng các dữ liệu đầu vào này để tạo ra nhiều dữ liệu đào tạo hơn và cải thiện các kỹ năng của mình, tăng tỷ lệ thành công từ 36% lên 74% sau khi đào tạo thêm. Những cải tiến như Robocat cho thấy một bước tiến lớn hướng tới việc tạo ra những robot có thể xử lý nhiều nhiệm vụ khác nhau với sự can thiệp tối thiểu của con người. 

‍

Robot hỗ trợ AI đã tạo ra tác động trong nhiều ứng dụng thực tế, chẳng hạn như Amazon sử dụng robot để hợp lý hóa hoạt động kho bãi và robot AI đang tối ưu hóa các hoạt động canh tác trong nông nghiệp . Trước đây, chúng ta đã khám phá vai trò chung của AI trong ngành robot và thấy cách nó định hình lại các ngành công nghiệp từ hậu cần đến chăm sóc sức khỏe . Trong bài viết này, chúng ta sẽ đi sâu hơn vào lý do tại sao thị giác máy tính trong robot lại quan trọng đến vậy và cách nó giúp robot nhận thức và diễn giải môi trường xung quanh. 

Tầm quan trọng của hệ thống thị giác trong ngành robot

Hệ thống thị giác trong robot hoạt động như mắt của robot và giúp robot nhận dạng và hiểu môi trường của mình. Các hệ thống này thường sử dụng camera và cảm biến để thu thập dữ liệu hình ảnh. Sau đó, các thuật toán thị giác máy tính sẽ xử lý các video và hình ảnh đã thu thập. Thông qua phát hiện vật thể , nhận thức chiều sâu và nhận dạng mẫu , robot có thể xác định vật thể, đánh giá môi trường xung quanh và đưa ra quyết định theo thời gian thực.

‍

Vision AI hay thị giác máy là điều cần thiết để robot hoạt động tự động trong môi trường năng động và không có cấu trúc. Nếu một robot cần nhặt một vật thể, nó phải có thể định vị được vật thể đó bằng thị giác máy tính. Đó là một ví dụ rất đơn giản. Nền tảng cơ bản tương tự của hệ thống thị giác máy tính là cần thiết để xây dựng các ứng dụng mà robot có thể kiểm tra sản phẩm trong quá trình sản xuất hoặc hỗ trợ phẫu thuật y tế với độ chính xác và độ chính xác. Bằng cách cung cấp đầu vào cảm biến cần thiết cho việc ra quyết định theo thời gian thực, hệ thống thị giác giúp robot có thể tương tác tự nhiên hơn với môi trường xung quanh và mở rộng phạm vi nhiệm vụ mà chúng có thể xử lý trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau.

Những tiến bộ gần đây trong tầm nhìn máy tính cho robot tự động

Gần đây, việc sử dụng thị giác máy tính trong robot đã tăng lên trên toàn thế giới. Trên thực tế, thị trường thị giác robot toàn cầu dự kiến sẽ đạt 4 tỷ đô la vào năm 2028. Hãy cùng xem một số nghiên cứu điển hình cho thấy cách Vision AI đang được áp dụng trong các ứng dụng robot thực tế để tăng hiệu quả và giải quyết các vấn đề phức tạp.

Cải thiện việc kiểm tra dưới nước bằng cách sử dụng Vision AI và Robotics

Kiểm tra dưới nước là rất quan trọng để giữ cho các công trình như đường ống, giàn khoan ngoài khơi và cáp ngầm ở tình trạng tốt. Những cuộc kiểm tra này giúp đảm bảo mọi thứ đều an toàn và hoạt động bình thường để tránh phải sửa chữa tốn kém hoặc các vấn đề về môi trường . Tuy nhiên, việc kiểm tra môi trường dưới nước có thể khó khăn do tầm nhìn kém và các khu vực khó tiếp cận.

Robot có thị giác máy tính có thể thu thập dữ liệu hình ảnh rõ nét, chất lượng cao có thể được phân tích tại chỗ hoặc được sử dụng để tạo mô hình 3D chi tiết về các khu vực đang được kiểm tra. Bằng cách kết hợp chuyên môn của con người với công nghệ này, các cuộc kiểm tra trở nên an toàn hơn, hiệu quả hơn và cung cấp thông tin chi tiết tốt hơn cho việc bảo trì và lập kế hoạch dài hạn.

Ví dụ, NMS, một công ty lặn thương mại hàng đầu, đã sử dụng Xe điều khiển từ xa (ROV) Sentinus của Blue Atlas Robotics để kiểm tra đường ống dưới nước đầy thách thức với điểm vào tối tăm. Sentinus ROV, được trang bị thị giác máy tính, chiếu sáng khu vực bằng mười bốn đèn và chụp ảnh độ phân giải cao từ nhiều góc độ khác nhau. Những hình ảnh này sau đó được sử dụng để tạo ra các mô hình 3D chính xác về bên trong đường ống nhằm giúp NMS đánh giá kỹ lưỡng tình trạng của đường ống và đưa ra các quyết định bảo trì và quản lý rủi ro sáng suốt.

‍

Xây dựng nhà với Vision AI và độ chính xác của robot

Trong ngành xây dựng , việc duy trì chất lượng đồng đều trong khi phải đối phó với tình trạng thiếu hụt lao động có thể là một thách thức. Tự động hóa xây dựng bằng rô-bốt công nghiệp cung cấp một cách để hợp lý hóa quy trình xây dựng, giảm nhu cầu lao động thủ công và đảm bảo công việc chính xác, chất lượng cao. Công nghệ thị giác máy tính có thể được tích hợp vào quá trình tự động hóa này bằng cách giúp rô-bốt có thể thực hiện giám sát và kiểm tra theo thời gian thực. Cụ thể, hệ thống thị giác máy tính có thể giúp rô-bốt phát hiện sự không thẳng hàng hoặc khuyết tật trong vật liệu để kiểm tra lại xem mọi thứ đã được định vị chính xác và đáp ứng các tiêu chuẩn chất lượng hay chưa.

Một ví dụ tuyệt vời về điều này là quan hệ đối tác giữa ABB Robotics và công ty khởi nghiệp AUAR có trụ sở tại Anh. Họ cùng nhau sử dụng các nhà máy siêu nhỏ robot được trang bị AI thị giác để xây dựng những ngôi nhà bền vững, giá cả phải chăng từ gỗ tấm. Thị giác máy tính cho phép các robot cắt và lắp ráp vật liệu một cách chính xác. Quy trình tự động giúp giải quyết tình trạng thiếu hụt lao động và đơn giản hóa chuỗi cung ứng bằng cách tập trung vào một vật liệu duy nhất. Ngoài ra, các nhà máy siêu nhỏ này có thể được mở rộng quy mô để đáp ứng nhu cầu tại địa phương và hỗ trợ các công việc gần đó đồng thời giúp việc xây dựng hiệu quả và dễ thích ứng hơn.

‍

Tự động sạc EV bằng 3D Vision AI

Sạc EV là một trường hợp sử dụng thú vị khác của AI thị giác trong robot. Sử dụng thị giác 3D và AI, robot hiện có thể tự động định vị và kết nối với các cổng sạc EV, ngay cả trong những môi trường đầy thách thức như bãi đỗ xe ngoài trời. AI thị giác hoạt động bằng cách chụp ảnh 3D có độ phân giải cao của xe và môi trường xung quanh, cho phép robot xác định chính xác vị trí của cổng sạc. Sau đó, nó có thể tính toán vị trí và hướng chính xác cần thiết để kết nối bộ sạc. AI hỗ trợ thị giác không chỉ tăng tốc quá trình sạc mà còn làm cho nó đáng tin cậy hơn và giảm nhu cầu can thiệp của con người.

Một ví dụ về điều này là công trình của Mech-Mind với một công ty năng lượng lớn. Họ đã phát triển một robot được hướng dẫn bằng thị giác 3D có thể tìm và kết nối chính xác với cổng sạc của EV, ngay cả trong điều kiện ánh sáng khó khăn. Sạc EV tự động cải thiện hiệu quả và sạc trong các không gian thương mại như tòa nhà văn phòng và trung tâm thương mại.

‍

Lợi ích của Vision AI cho các ứng dụng Robot

Thị giác máy tính mang lại nhiều lợi ích trong ngành robot và giúp máy móc thực hiện các nhiệm vụ với tính tự chủ, độ chính xác và khả năng thích ứng cao hơn. Sau đây là một số lợi ích độc đáo của Vision AI trong ngành robot:

• Hiệu quả chi phí : Bằng cách tự động hóa các tác vụ đòi hỏi độ chính xác và tính nhất quán cao, Vision AI giúp giảm nhu cầu lao động thủ công, giảm tỷ lệ lỗi và tăng năng suất, dẫn đến tiết kiệm chi phí lâu dài.
• Học tập thích ứng : Thông qua phân tích dữ liệu trực quan liên tục, robot có thể cải thiện hiệu suất theo thời gian, học hỏi từ các tương tác của chúng và thích ứng với các nhiệm vụ mới hoặc những thay đổi trong môi trường của chúng.
• An toàn và tuân thủ : Vision AI tăng cường tính an toàn cho robot làm việc cùng con người bằng cách cho phép chúng phát hiện và tránh chướng ngại vật, nhận biết các điều kiện không an toàn và tuân thủ các tiêu chuẩn quy định.
• Đa nhiệm : Phân tích hình ảnh cho phép robot xử lý nhiều nhiệm vụ cùng lúc, như phân loại vật thể trong khi kiểm tra chúng, giúp tăng hiệu quả tổng thể.

Thách thức về thị giác máy tính trong ngành robot

Trong khi Vision AI mang lại nhiều lợi thế cho robot, cũng có những thách thức liên quan đến việc triển khai thị giác máy tính trong robot. Những thách thức này có thể ảnh hưởng đến hiệu suất hoạt động của robot trong các môi trường khác nhau và mức độ tin cậy của chúng, vì vậy điều quan trọng là phải ghi nhớ chúng khi lập kế hoạch phát triển và triển khai các hệ thống robot. Sau đây là một số thách thức chính khi sử dụng thị giác máy tính cho robot:

• Tích hợp với các cảm biến khác : Hệ thống thị giác thường cần hoạt động cùng với các cảm biến khác như LiDAR hoặc cảm biến siêu âm. Đảm bảo các cảm biến khác nhau này hoạt động trơn tru cùng nhau để hiểu đầy đủ về môi trường là một nhiệm vụ phức tạp.
• Chi phí triển khai : Phát triển và triển khai các hệ thống thị giác tiên tiến có thể tốn kém. Cân bằng chi phí triển khai Vision AI với các lợi ích mong đợi là một thách thức mà nhiều tổ chức phải đối mặt.
• Chất lượng và tính khả dụng của dữ liệu : Hệ thống thị giác máy dựa vào các tập dữ liệu lớn để đào tạo, nhưng việc có được dữ liệu có nhãn chất lượng cao, thể hiện chính xác các tình huống khác nhau của robot có thể rất khó khăn. Nếu dữ liệu kém hoặc không đầy đủ, điều này có thể dẫn đến các mô hình kém chính xác hơn và hiệu suất kém ở robot.
• Độ tin cậy trong mọi điều kiện : Hệ thống thị giác máy tính cần phải đáng tin cậy và hoạt động nhất quán trong nhiều môi trường khác nhau, như môi trường trong nhà và ngoài trời. Tuy nhiên, việc đảm bảo độ bền này mà không cần điều chỉnh thường xuyên hoặc can thiệp thủ công có thể khó khăn.

Vision AI đang định hình thế hệ robot tiếp theo

Vision AI đang thay đổi cách robot tương tác với môi trường của chúng bằng cách cung cấp cho chúng mức độ hiểu biết và độ chính xác mà trước đây không thể tưởng tượng được. Chúng ta đã thấy thị giác máy tính tạo ra tác động lớn trong các lĩnh vực như sản xuất và chăm sóc sức khỏe, nơi robot đang xử lý ngày càng nhiều nhiệm vụ phức tạp hơn. Khi AI tiếp tục phát triển và các hệ thống thị giác máy tính được cải thiện, khả năng mà robot có thể làm sẽ ngày càng tăng. Tiến bộ trong ngành robot không chỉ là về công nghệ tiên tiến - mà là về việc tạo ra những robot có thể làm việc với chúng ta. Khi robot trở nên có khả năng hơn, chúng có thể sẽ đóng vai trò lớn hơn nữa trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta, mở ra những cơ hội mới và làm cho thế giới của chúng ta hiệu quả hơn và kết nối hơn.

Tham gia cộng đồng của chúng tôi và khám phá kho lưu trữ GitHub của chúng tôi để tìm hiểu về nhiều trường hợp sử dụng Vision AI khác nhau. Bạn cũng có thể tìm hiểu thêm về các ứng dụng thị giác máy tính trong xe tự lái và sản xuất trên các trang giải pháp của chúng tôi.