Thị giác máy là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan

Thị giác máy là hệ thống tích hợp phần cứng và phần mềm giúp máy móc thu nhận, xử lý hình ảnh để kiểm tra, đo lường và điều khiển tự động. Khác với thị giác máy tính, thị giác máy ưu tiên hiệu suất thời gian thực trong công nghiệp, sử dụng cảm biến và thuật toán để phân tích dữ liệu trực quan.

Định nghĩa thị giác máy

Thị giác máy (Machine Vision) là một lĩnh vực công nghệ kết hợp giữa quang học, cơ điện tử và khoa học máy tính nhằm trang bị cho máy móc khả năng “nhìn thấy” và phân tích hình ảnh một cách tự động. Hệ thống thị giác máy thường được triển khai trong môi trường công nghiệp để thay thế con người trong các công việc đòi hỏi kiểm tra trực quan, phân loại, đo lường hoặc điều khiển robot.

Thị giác máy là một hệ thống khép kín, gồm phần cứng và phần mềm phối hợp nhằm thu thập, xử lý và phân tích hình ảnh số từ các thiết bị cảm biến (thường là camera công nghiệp), sau đó đưa ra quyết định hoặc hành động cụ thể. Toàn bộ quá trình này diễn ra theo thời gian thực với độ chính xác cao và hiệu suất ổn định. Ứng dụng phổ biến của thị giác máy bao gồm kiểm tra chất lượng sản phẩm, đọc mã vạch, định vị đối tượng và hướng dẫn robot.

Một số đặc điểm nổi bật:

  • Xử lý hình ảnh nhanh và chính xác, hoạt động liên tục 24/7.
  • Tự động hóa quy trình kiểm tra mà không cần can thiệp thủ công.
  • Thích hợp trong môi trường khắc nghiệt nơi con người khó tham gia.

Phân biệt thị giác máy và thị giác máy tính

Thị giác máy (Machine Vision) và thị giác máy tính (Computer Vision) đều liên quan đến việc phân tích hình ảnh, nhưng mục tiêu và phạm vi ứng dụng của chúng có sự khác biệt rõ rệt. Thị giác máy là một hệ thống tích hợp phần cứng – phần mềm nhằm giải quyết các tác vụ cụ thể trong môi trường sản xuất công nghiệp. Nó ưu tiên tính ổn định, khả năng làm việc theo thời gian thực và tích hợp dễ dàng với dây chuyền máy móc.

Trong khi đó, thị giác máy tính là một nhánh của trí tuệ nhân tạo, tập trung vào nghiên cứu các thuật toán trừu tượng cho phép máy tính hiểu và giải thích nội dung của hình ảnh hoặc video như con người. Các ứng dụng điển hình của thị giác máy tính bao gồm nhận dạng khuôn mặt, phân tích hành vi, nhận dạng vật thể, phân đoạn ảnh và tái tạo 3D trong nhiều lĩnh vực như y tế, quốc phòng, giao thông, và công nghệ di động.

Bảng so sánh dưới đây cho thấy sự khác biệt cơ bản giữa hai khái niệm:

Tiêu chíThị giác máyThị giác máy tính
Phạm viCông nghiệp, kiểm tra tự độngNghiên cứu học thuật, đa lĩnh vực
Yêu cầu thời gian thựcRất caoKhông bắt buộc
Phần cứng đi kèmCamera công nghiệp, bộ xử lý nhúngCó thể chỉ cần webcam hoặc ảnh từ Internet
Mục tiêuTối ưu sản xuất, tự động hóa quy trìnhPhân tích, mô hình hóa và hiểu hình ảnh

Thành phần chính của hệ thống thị giác máy

Một hệ thống thị giác máy hoạt động hiệu quả phải có sự tích hợp đồng bộ giữa các thành phần phần cứng và phần mềm. Phần cứng chịu trách nhiệm thu thập tín hiệu đầu vào (hình ảnh), còn phần mềm xử lý tín hiệu và ra quyết định. Thiếu bất kỳ thành phần nào cũng sẽ ảnh hưởng đến độ chính xác và tốc độ xử lý của toàn hệ thống.

Cấu trúc cơ bản của một hệ thống thị giác máy gồm:

  • Camera công nghiệp: Thiết bị thu nhận hình ảnh độ phân giải cao, có thể là camera đơn sắc hoặc màu, với tốc độ chụp lên đến hàng trăm khung hình/giây.
  • Ống kính: Lựa chọn phù hợp với khoảng cách chụp và vùng quan sát, quyết định độ nét và độ biến dạng của hình ảnh.
  • Hệ thống chiếu sáng: Có thể là đèn LED dạng vòng, dạng thanh hoặc chiếu nền để tạo độ tương phản tối ưu cho nhận diện.
  • Bộ xử lý (PC công nghiệp hoặc thiết bị nhúng): Nơi cài đặt các thuật toán xử lý hình ảnh, đồng thời điều phối hoạt động toàn hệ thống.
  • Phần mềm thị giác: Cho phép cấu hình, lập trình và phân tích dữ liệu hình ảnh với giao diện đồ họa hoặc dòng lệnh.

Bảng tổng kết các thành phần chính:

Thành phầnChức năngVí dụ thiết bị
CameraGhi lại hình ảnh của đối tượng mục tiêuBasler, IDS, FLIR
Chiếu sángTạo độ tương phản và loại nhiễu sángSmart Vision Lights, CCS
Bộ xử lýXử lý dữ liệu và điều khiểnPC công nghiệp, NVIDIA Jetson
Phần mềmThuật toán nhận diện, đo lườngHalcon, Cognex VisionPro, OpenCV

Ứng dụng của thị giác máy trong công nghiệp

Thị giác máy là công nghệ không thể thiếu trong dây chuyền sản xuất hiện đại, đặc biệt tại các nhà máy điện tử, ô tô, thực phẩm và dược phẩm. Nó giúp loại bỏ hoàn toàn các bước kiểm tra thủ công, tăng tốc độ sản xuất, giảm sai sót và duy trì chất lượng đầu ra đồng nhất. Một số ứng dụng tiêu biểu bao gồm kiểm tra bề mặt, xác định vị trí lắp ráp, đo kích thước sản phẩm, phát hiện dị vật và đọc ký hiệu.

Trong sản xuất linh kiện điện tử, thị giác máy giúp phát hiện sai lệch vi mô ở các mối hàn, chân chip, đồng thời kiểm tra bảng mạch sau khi in và gắn linh kiện. Trong công nghiệp dược, hệ thống thị giác được dùng để xác minh tem nhãn, phát hiện viên thuốc vỡ, và kiểm tra sự đồng đều trong đóng gói.

Các lĩnh vực ứng dụng chính:

  • Kiểm tra ngoại quan: Tìm vết nứt, xước, lệch hoặc vết bẩn.
  • Đo lường kích thước: Kiểm tra kích thước lỗ, chiều cao, độ lệch tâm.
  • Hướng dẫn robot: Cung cấp tọa độ chính xác cho robot thực hiện thao tác lắp ráp.
  • Phân loại sản phẩm: Dựa trên hình dạng, màu sắc hoặc mã QR.

Thuật toán và phương pháp xử lý hình ảnh

Hệ thống thị giác máy phụ thuộc chủ yếu vào các thuật toán xử lý hình ảnh để phân tích dữ liệu đầu vào và đưa ra quyết định. Các thuật toán này thường bao gồm chuỗi các bước tiền xử lý, phát hiện đặc trưng, phân tích hình học và phân loại. Trong môi trường công nghiệp, các thuật toán phải đảm bảo độ chính xác cao, tốc độ xử lý nhanh và khả năng chịu nhiễu tốt.

Một số phương pháp phổ biến trong xử lý hình ảnh công nghiệp bao gồm:

  • Lọc ảnh (Filtering): Loại bỏ nhiễu, làm mịn hoặc tăng cường biên.
  • Ngưỡng hóa (Thresholding): Phân tách vùng quan tâm khỏi nền dựa trên giá trị cường độ pixel.
  • Phát hiện biên (Edge Detection): Xác định ranh giới đối tượng bằng các toán tử như Sobel, Canny.
  • Biến đổi hình học (Geometric Transform): Hiệu chỉnh méo hình hoặc xoay/chuyển đổi tọa độ.
  • Phân loại đối tượng (Object Classification): Áp dụng các mô hình học máy để xác định đặc điểm.

Với sự phát triển của học sâu (Deep Learning), các mô hình CNN (Convolutional Neural Networks) hiện đang được tích hợp vào nhiều hệ thống thị giác công nghiệp, mang lại độ chính xác vượt trội trong các bài toán phức tạp như phân loại lỗi đa lớp, phát hiện vật thể trong môi trường nhiễu cao hoặc hình ảnh không tiêu chuẩn. Tham khảo thêm tại NI – Machine Vision Algorithms.

Ưu điểm và thách thức

Hệ thống thị giác máy mang lại nhiều lợi ích trong sản xuất công nghiệp, đặc biệt ở các khía cạnh năng suất, chất lượng và chi phí vận hành. Nó giúp loại bỏ hoàn toàn các sai sót do yếu tố con người, đồng thời tăng tốc độ kiểm tra lên gấp nhiều lần. Việc sử dụng thị giác máy còn cải thiện độ nhất quán của sản phẩm và giảm chi phí do loại bỏ sớm các sản phẩm lỗi.

Tuy nhiên, công nghệ này cũng đối mặt với nhiều thách thức kỹ thuật và kinh tế. Các hệ thống thị giác đòi hỏi đầu tư ban đầu lớn, cần môi trường ánh sáng và vị trí lắp đặt ổn định. Khả năng xử lý hình ảnh có thể bị ảnh hưởng bởi các yếu tố như phản xạ, rung động cơ học, hoặc biến dạng hình học. Ngoài ra, việc huấn luyện hệ thống (đặc biệt khi sử dụng AI) cần dữ liệu chất lượng cao và thời gian tinh chỉnh dài.

Bảng dưới đây tổng hợp ưu điểm và thách thức chính:

Ưu điểmThách thức
Tăng năng suất, giảm lỗi con ngườiChi phí đầu tư ban đầu cao
Kiểm tra nhất quán và liên tụcYêu cầu kiểm soát ánh sáng nghiêm ngặt
Tích hợp tốt với hệ thống tự động hóaPhức tạp khi xử lý vật thể không định hình
Hỗ trợ dữ liệu sản xuất và truy xuất nguồn gốcKhó triển khai nếu thiếu nhân lực kỹ thuật

Xu hướng phát triển thị giác máy

Công nghệ thị giác máy đang phát triển mạnh mẽ cùng với sự tiến bộ của trí tuệ nhân tạo, điện toán biên (edge computing), và công nghệ cảm biến. Trong các hệ thống hiện đại, nhiều nhà sản xuất tích hợp AI ngay tại camera hoặc thiết bị nhúng, loại bỏ nhu cầu truyền hình ảnh về máy chủ trung tâm, từ đó giảm độ trễ và tăng hiệu suất xử lý.

Một xu hướng quan trọng khác là sử dụng thị giác 3D, cho phép đo đạc hình dạng và thể tích trong không gian ba chiều. Công nghệ này mở rộng khả năng nhận diện và xử lý vật thể không đều, méo mó, hoặc xếp chồng. Ngoài ra, việc kết hợp thị giác máy với công nghệ IoT và phân tích dữ liệu lớn (big data) đang giúp doanh nghiệp theo dõi và tối ưu hóa toàn bộ dây chuyền sản xuất theo thời gian thực.

Các xu hướng nổi bật:

  • Thị giác dựa trên AI – Deep Learning và học chuyển giao.
  • Thị giác 3D – sử dụng cảm biến LIDAR, ToF, Structured Light.
  • Camera thông minh tích hợp xử lý tại thiết bị.
  • Điện toán biên và thị giác phi tập trung.

Tham khảo chuyên sâu tại Embedded Vision Alliance.

Phần mềm và nền tảng phát triển

Có nhiều phần mềm thương mại và mã nguồn mở được sử dụng để xây dựng hệ thống thị giác máy. Trong số đó, OpenCV là thư viện xử lý ảnh phổ biến nhất, hỗ trợ nhiều ngôn ngữ lập trình và tích hợp tốt với các mô hình học máy. Ngoài ra, các nền tảng thương mại như Cognex VisionPro, NI Vision Builder, MVTec HALCON cung cấp giải pháp mạnh mẽ cho doanh nghiệp với giao diện kéo-thả, hỗ trợ hiệu chuẩn và gỡ lỗi.

Trong môi trường nhúng hoặc AI edge, các nền tảng như NVIDIA Jetson và Google Coral cung cấp khả năng tính toán mạnh mẽ với GPU và TPU tích hợp. Đây là nền tảng lý tưởng để triển khai hệ thống thị giác máy tại nhà máy mà không cần máy chủ trung tâm. Các công cụ như TensorFlow Lite, PyTorch Mobile cũng được sử dụng để tối ưu mô hình AI cho thiết bị nhúng.

Một số công cụ tiêu biểu:

  • OpenCV: thư viện mã nguồn mở phổ biến nhất.
  • HALCON: phần mềm xử lý ảnh công nghiệp cao cấp.
  • NVIDIA Jetson: nền tảng AI edge mạnh mẽ.
  • TensorFlow Lite: tối ưu hóa mô hình học sâu cho thiết bị nhúng.

Kết luận

Thị giác máy là một công nghệ chủ chốt trong ngành công nghiệp 4.0, đóng vai trò nâng cao hiệu suất, độ chính xác và khả năng tự động hóa trong sản xuất. Nhờ sự kết hợp giữa kỹ thuật xử lý hình ảnh, phần cứng cảm biến và thuật toán trí tuệ nhân tạo, thị giác máy đang giúp các doanh nghiệp chuyển đổi số dây chuyền sản xuất một cách hiệu quả và bền vững.

Trong tương lai, thị giác máy sẽ tiếp tục phát triển theo hướng thông minh hơn, tích hợp tốt hơn với AI, dữ liệu lớn và hệ thống điều hành tự động. Doanh nghiệp cần chuẩn bị nguồn lực kỹ thuật và chiến lược đầu tư hợp lý để tận dụng hết tiềm năng của công nghệ này trong bối cảnh cạnh tranh toàn cầu ngày càng khốc liệt.

Các bài báo, nghiên cứu, công bố khoa học về chủ đề thị giác máy:

Phương pháp khử sương cho hình ảnh đơn dựa trên mô hình lặp số và DehazeNet Dịch bởi AI
PLoS ONE - Tập 16 Số 7 - Trang e0254664
Là một trong những hiện tượng thời tiết bất lợi phổ biến nhất, hiện tượng sương mù đã gây ra tác động tiêu cực đến nhiều hệ thống thị giác máy tính. Để loại bỏ ảnh hưởng của sương, trong lĩnh vực xử lý ảnh, việc khử sương đã được nghiên cứu một cách chuyên sâu và nhiều thuật toán khử sương tiên tiến đã được đề xuất. Các phương pháp dựa trên mô hình vật lý và các phương pháp học sâu là hai...... hiện toàn bộ
#khử sương #thị giác máy tính #xử lý ảnh #mô hình vật lý #học sâu #ánh sáng khí quyển #truyền dẫn #DehazeNet
Phát hiện drone nhiều kích thước sử dụng mạng YOLOv5
Ngày nay, máy bay không người lái được sử dụng rộng rãi với nhiều mục đích khác nhau. Với công nghệ ngày càng hiện đại, được trang bị nhiều chức năng cao cấp, linh hoạt với thiết kế nhỏ gọn mà giá thành lại không quá đắt. Drone được sử dụng trong nhiều lĩnh vực với nhiều mục đích khác nhau, đặc biệt là trong lĩnh vực quân sự, các thế lực thù địch sử dụng nó để thăm dò địa hình, mang vật liệu nổ tr...... hiện toàn bộ
#Phát hiện máy bay không người lái; Thị giác máy tính; Yolov5; Mạng nơron phức tạp; IoU.
Ứng dụng mô hình học sâu thích ứng trong bài toán phát hiện phương tiện giao thông
Phân tích hình ảnh để phát hiện phương tiện giao thông là một bài toán trong lĩnh vực thị giác máy tính. Bài toán này có nhiều ứng dụng hữu ích trong các hệ thống xe tự hành, quản lý giao thông và đo lưu lượng xe tại các địa điểm, các tuyến đường quan trọng. Có nhiều cách tiếp cận để giải quyết bài toán này như biểu diễn đường viền, trích chọn đặc trưng, học máy, mạng học sâu. Trong bài báo này, t...... hiện toàn bộ
#Phát hiện phương tiện giao thông #mạng học sâu #học thích ứng #thị giác máy tính
Thiết kế và điều khiển robot thu hoạch khóm
Bài báo đề cập đến việc phát triển một hệ thống Robot thu hoạch trái khóm tự động. Hệ thống này bao gồm khối thị giác máy, hai tay máy Robot 3DOF dạng Gantry được lắp đặt trên khung công tác có thể di chuyển của máy với cơ cấu tác động cuối được thiết kế chuyên dụng và bộ phận điều khiển thu hoạch dựa trên ảnh phân tích. YOLOv3 (You only look once version 3) - một bộ nhận dạng dựa trên cơ sở mạng ...... hiện toàn bộ
#Robot thu hoạch #khóm #học sâu #YOLO #thị giác máy
Hệ thống theo dõi và báo động nhịp thở dựa trên thị giác máy tính
Journal of Technical Education Science - Số 78B - Trang 26-35 - 2023
Breathing rate is one of the most important vital signals for monitoring health status and reflecting conditions of dangerous diseases. Previous contactless breath monitoring methods were more convenient than contact methods, but they were not suitable for the actual sleeping environment because of the narrow field of vision (FoV). This study proposed a breathing rate monitoring strategy using a m...... hiện toàn bộ
#Computer vision-based #breathing rate detection #sleep apnea #optical flow #Principal component analysis
SO SÁNH ĐỘ CHÍNH XÁC CỦA VIỆC ĐÁNH GIÁ CHỈ SỐ HUYẾT THANH HỌC BẰNG PHƯƠNG PHÁP CẢM QUAN THỊ GIÁC QUA BẢNG MÀU VỚI PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH TỰ ĐỘNG TRÊN MÁY SINH HÓA - MIỄN DỊCH
Tạp chí Y học Việt Nam - Tập 527 Số 1 - 2023
Giới thiệu: Chỉ số huyết thanh học được đánh giá bằng cảm quan thị giác tuy đơn giản, ít tốn kém, sử dụng tại nhiều phòng xét nghiệm nhưng rất chủ quan và độ chính xác chưa được xác thực. Việc xác định độ chính xác của phương pháp đánh giá bằng mắt và bằng máy là cần thiết để quản lý chất lượng mẫu tiền phân tích. Mục tiêu: Xác định độ chính xác của việc đánh giá chỉ số tán huyết (H), c...... hiện toàn bộ
#chỉ số huyết thanh #chỉ số tán huyết #chỉ số vàng do tăng bilirubin #chỉ số đục do tăng lipid
PHƯƠNG PHÁP ƯỚC LƯỢNG GÓC NHÌN DỰA TRÊN ĐIỂM 3D ĐẶC TRƯNG KHUÔN MẶT VÀ ỨNG DỤNG GIÁM SÁT THI TRỰC TUYẾN
Ước lượng góc nhìn khuôn mặt (HPE) là một bài toán phức tạp đòi hỏi sự kết hợp giữa xử lý hình ảnh, thị giác máy tính và kỹ thuật học máy với các phương pháp hiện nay dựa trên mạng nơron tích chập (CNN) để xác định ánh xạ giữa không gian ảnh 2D và mô hình 3D khuôn mặt và xác định các góc nhìn. HPE được ứng dụng trong nhiều vấn đề thực tiễn và có ý nghĩa cao như các giám sát an ninh, phát hiện sự t...... hiện toàn bộ
#Giám sát thi trực tuyến #thị giác máy tính #mạng nơron tích chập #hồi quy rừng ngẫu nhiên
Ma trận cơ bản: Lý thuyết, thuật toán và phân tích độ ổn định Dịch bởi AI
Springer Science and Business Media LLC - Tập 17 - Trang 43-75 - 1996
Trong bài báo này, chúng tôi phân tích chi tiết hình học của một cặp camera, tức là một thiết lập stereo. Trái ngược với những gì đã được thực hiện trong quá khứ và vẫn đang được sử dụng hiện nay, chẳng hạn như trong phân tích stereo hoặc chuyển động, chúng tôi không giả định rằng các tham số nội tại của các camera là đã biết (tọa độ của các điểm chính, tỷ lệ pixel và tiêu cự). Điều này quan trọng...... hiện toàn bộ
#ma trận cơ bản #hình học stereo #ước lượng #thị giác máy tính ba chiều #ổn định
THỰC HIỆN HIỆU CHỈNH CAMERA ĐỂ KHỬ HIỆN TƯỢNG MÉO ẢNH TRONG CÁC PHÉP ĐO KÍCH THƯỚC SỬ DỤNG CÔNG NGHỆ THỊ GIÁC MÁY
Bài báo này sẽ trình bày việc thực hiện hiệu chỉnh camera để khử hiện tượng méo ảnh do sự biến dạng ống kính quang học (lens) gây ra và đánh giá kết quả của việc thực hiện đó trong triển khai thực tế. Để thực hiện hiệu chỉnh camera, bài báo sẽ xây dựng mô hình toán học của camera và sử dụng mô hình đó để kiểm tra với thiết bị thực.
#thị giác máy #biến dạng ống kính #hiệu chỉnh camera
Quy hoạch quỹ đạo cho Robot di động dựa trên thị giác máy tính
Bài báo giới thiệu thuật toán quy hoạch quỹ đạo cho robot di động hoạt động trong nhà dựa trên thị giác máy tính. Thuật toán được xây dựng nhằm giải quyết những vấn đề cơ bản mà robot gặp phải trong quá trình di chuyển bao gồm định hướng, định vị trí, tránh vật cản và các bài toán nhận dạng như nhận dạng điểm mốc, cửa và vật thể đích. Các thuật toán xử lý ảnh được hỗ trợ bằng các hàm từ thư viện O...... hiện toàn bộ
#OpenCV #Player/Stage #robot di động #thị giác máy tính #quy hoạch quỹ đạo
Tổng số: 72   
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 8