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

Định nghĩa thị giác máy móc

Thị giác máy móc (machine vision) là công nghệ cho phép máy móc, thiết bị hoặc hệ thống tự động “nhìn thấy” và phân tích hình ảnh số nhằm trích xuất thông tin phục vụ các quyết định trong môi trường sản xuất, tự động hóa hoặc kiểm soát chất lượng. Nó là một lĩnh vực ứng dụng của thị giác máy tính (computer vision), nhưng tập trung vào giải pháp tích hợp trong các hệ thống thực tế với yêu cầu tốc độ cao, độ tin cậy ổn định và khả năng xử lý thời gian thực.

Một hệ thống thị giác máy điển hình bao gồm: thiết bị thu nhận hình ảnh (camera công nghiệp), bộ xử lý trung tâm (máy tính công nghiệp, bộ xử lý nhúng), phần mềm phân tích hình ảnh (các thuật toán xử lý ảnh), giao diện đầu ra (điều khiển cơ cấu chấp hành, truyền tín hiệu sang PLC hoặc robot). Thị giác máy không chỉ giúp thay thế con người trong thao tác quan sát mà còn tăng tốc độ sản xuất, đảm bảo đồng đều chất lượng và giảm thiểu lỗi trong các quy trình tự động hóa công nghiệp.

Các lĩnh vực ứng dụng phổ biến của thị giác máy gồm:

• Kiểm tra lỗi sản phẩm trong dây chuyền sản xuất.
• Định vị chính xác vật thể cho robot công nghiệp.
• Phân loại và nhận dạng hình dạng, màu sắc, mã QR, mã vạch.
• Đo lường kích thước vật thể không tiếp xúc.

Phân biệt thị giác máy móc và thị giác máy tính

Thị giác máy tính (computer vision) là một nhánh của trí tuệ nhân tạo nghiên cứu cách để máy tính có thể hiểu và phân tích hình ảnh hoặc video một cách tổng quát. Trong khi đó, thị giác máy móc (machine vision) là một hệ thống ứng dụng thị giác máy tính vào môi trường sản xuất thực tế, đòi hỏi tích hợp phần cứng – phần mềm và đạt yêu cầu công nghiệp về độ ổn định, chính xác và thời gian phản hồi nhanh.

Về kỹ thuật, computer vision có thể chạy trên ảnh từ bất kỳ nguồn nào (ảnh điện thoại, internet, camera giám sát), trong khi machine vision yêu cầu camera công nghiệp chuyên dụng, được đồng bộ hóa với phần mềm và các cơ cấu cơ khí khác. Computer vision tập trung vào thuật toán học sâu, nhận diện khuôn mặt, phân tích video; còn machine vision chủ yếu xử lý ảnh tĩnh hoặc chuỗi ảnh để đưa ra quyết định kiểm tra/điều khiển tức thời. Bảng sau so sánh hai khái niệm:

Tiêu chí	Thị giác máy tính	Thị giác máy móc
Mục tiêu	Nghiên cứu và phát triển thuật toán	Tự động hóa kiểm tra và điều khiển
Môi trường sử dụng	Đa dạng, nghiên cứu, dịch vụ	Sản xuất công nghiệp, robot
Thiết bị yêu cầu	Camera thường, ảnh số	Camera công nghiệp, ánh sáng chuyên dụng

Ví dụ: một hệ thống nhận diện khuôn mặt dùng camera điện thoại và mạng nơ-ron CNN là thị giác máy tính. Ngược lại, hệ thống kiểm tra lỗi trên dây chuyền đóng gói sản phẩm bằng camera công nghiệp và đèn chiếu sáng định hướng là thị giác máy móc.

Nguyên lý hoạt động của hệ thống thị giác máy

Một hệ thống thị giác máy hoạt động dựa trên chuỗi xử lý liên tục từ thu nhận hình ảnh đến phân tích và ra quyết định. Quá trình này có thể tóm tắt thành 5 bước chính:

1. Thu nhận ảnh: camera công nghiệp chụp ảnh sản phẩm tại một thời điểm nhất định.
2. Xử lý sơ cấp: bao gồm tăng cường tương phản, lọc nhiễu, chuyển đổi ảnh màu sang ảnh xám.
3. Phân tích đặc trưng: phát hiện cạnh, góc, hình dạng, đo kích thước, nhận dạng mẫu.
4. So sánh – đánh giá: ảnh thực tế được so sánh với mẫu chuẩn hoặc các điều kiện cài đặt sẵn.
5. Phản hồi điều khiển: nếu phát hiện lỗi, tín hiệu được gửi đến hệ thống điều khiển để loại sản phẩm ra khỏi dây chuyền.

Hệ thống thị giác hiện đại còn tích hợp trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là học sâu (deep learning), cho phép nhận dạng các khuyết tật không định hình, cải thiện độ chính xác và khả năng thích nghi với sự thay đổi của môi trường sản xuất.

Các thành phần chính của hệ thống thị giác máy

Một hệ thống thị giác máy đầy đủ bao gồm cả phần cứng và phần mềm chuyên dụng, được thiết kế để hoạt động ổn định trong môi trường công nghiệp có độ rung, bụi, ánh sáng thay đổi và yêu cầu tốc độ xử lý cao. Các thành phần chính bao gồm:

• Camera công nghiệp: thường là camera CCD hoặc CMOS có độ phân giải cao, tốc độ chụp nhanh, kết nối GigE, USB3 hoặc CameraLink.
• Ống kính (lens): chọn theo tiêu cự, khẩu độ, khoảng cách vật – camera để đảm bảo hình ảnh rõ nét.
• Hệ thống chiếu sáng: sử dụng đèn LED định hướng, đèn nền, đèn vòng… để loại bỏ bóng và tăng tương phản.
• Card thu ảnh (frame grabber): chuyển ảnh từ camera vào máy tính xử lý, dùng trong hệ thống tốc độ cao.
• Thiết bị xử lý: là máy tính công nghiệp hoặc bộ xử lý nhúng như NVIDIA Jetson, có cài đặt phần mềm thị giác.
• Phần mềm thị giác: sử dụng các thư viện như Cognex VisionPro, MVTec Halcon hoặc OpenCV để xử lý ảnh và điều khiển xuất tín hiệu.

Độ chính xác, tốc độ và tính linh hoạt của hệ thống phụ thuộc vào việc tối ưu từng thành phần này. Một hệ thống tốt không chỉ yêu cầu phần cứng mạnh mà còn cần thuật toán xử lý ảnh phù hợp với bài toán cụ thể.

Ứng dụng trong công nghiệp

Thị giác máy đã trở thành một trong những công nghệ chủ lực trong dây chuyền tự động hóa công nghiệp hiện đại. Nó giúp thay thế thao tác quan sát, kiểm tra bằng mắt người bằng các hệ thống camera và thuật toán xử lý ảnh tốc độ cao, giúp nâng cao độ chính xác, đồng đều và tốc độ sản xuất.

Các lĩnh vực ứng dụng phổ biến trong sản xuất:

• Kiểm tra lỗi: phát hiện vết nứt, bong tróc, thiếu linh kiện, sai kích thước.
• Định vị vật thể: cung cấp tọa độ chính xác để robot thao tác hàn, lắp ráp, gắp đặt.
• Phân loại sản phẩm: tự động phân biệt theo màu sắc, hình dạng, mã QR, mã vạch.
• Đo lường không tiếp xúc: đo chiều dài, đường kính, khoảng cách, độ song song, độ nghiêng.

Bảng minh họa một số ứng dụng thị giác máy trong sản xuất:

Ngành công nghiệp	Ứng dụng thị giác máy
Điện tử	Kiểm tra linh kiện trên PCB, đọc mã QR
Thực phẩm	Kiểm tra nhãn mác, phân loại trái cây
Ô tô	Kiểm tra mối hàn, định vị lắp ráp
Dược phẩm	Đọc mã lô, kiểm tra niêm phong

Theo Vision Systems Design, thị giác máy đang là một phần cốt lõi trong các hệ thống sản xuất theo định hướng công nghiệp 4.0, với sự tích hợp sâu vào các hệ thống ERP, MES và hệ thống điều hành sản xuất thông minh.

Vai trò trong trí tuệ nhân tạo và robot

Thị giác máy là “con mắt” của robot. Trong robot công nghiệp, thị giác máy được sử dụng để nhận biết vật thể, xác định vị trí, kiểm tra điều kiện môi trường và điều khiển hành vi. Không có thị giác máy, robot chỉ hoạt động theo chương trình cứng nhắc mà không có khả năng tương tác thông minh.

Thị giác máy hiện nay còn được kết hợp với các mô hình trí tuệ nhân tạo (AI), đặc biệt là học sâu (deep learning), cho phép nhận dạng các mẫu phức tạp hơn như bề mặt không đều, vết lỗi không cố định, vật thể bị chồng lấp. Mạng nơ-ron tích chập (CNN) thường được sử dụng trong pipeline thị giác để trích xuất đặc trưng ảnh: $f(x) = \sigma(Wx + b)$

Các ứng dụng kết hợp thị giác máy và AI:

• Hướng dẫn robot cộng tác (cobots) tránh va chạm người lao động.
• Robot phân loại rác thải tự động.
• Hệ thống phát hiện bất thường trong sản phẩm mà không cần mã hóa điều kiện lỗi.

Thị giác máy trong ô tô tự hành và thành phố thông minh

Trong lĩnh vực ô tô tự hành, thị giác máy đóng vai trò then chốt trong việc phân tích môi trường xung quanh, nhận dạng biển báo, vạch đường, phương tiện khác và người đi bộ. Camera kết hợp với các thuật toán thị giác giúp xe tự động xử lý tình huống và ra quyết định di chuyển an toàn.

Thị giác máy còn hiện diện rộng rãi trong thành phố thông minh, điển hình như:

• Giám sát giao thông thời gian thực.
• Phân tích hành vi người tham gia giao thông tại giao lộ.
• Nhận diện biển số và quản lý bãi đỗ xe tự động.

Nhiều hệ thống còn tích hợp thị giác máy với cảm biến lidar và radar để tăng độ chính xác. Thông tin chi tiết tại Nature: Vision in Autonomous Vehicles.

Thách thức kỹ thuật và giới hạn

Dù mạnh mẽ, thị giác máy vẫn đối mặt với nhiều thách thức:

• Độ nhạy với điều kiện ánh sáng: ánh sáng thay đổi khiến ảnh đầu vào không ổn định.
• Độ phức tạp vật thể: các lỗi có hình dạng không xác định, vật thể chồng lấn.
• Yêu cầu tính thời gian thực: vừa nhanh vừa chính xác là thách thức lớn.
• Chi phí triển khai: phần cứng chuyên dụng và phần mềm bản quyền có giá thành cao.

Để giải quyết, các hệ thống hiện đại sử dụng thuật toán học sâu có khả năng thích ứng tốt, đồng thời khai thác điện toán biên (edge computing) để xử lý tại chỗ, giảm độ trễ và tối ưu tài nguyên.

Xu hướng phát triển và tương lai

Xu hướng phát triển của thị giác máy hướng đến hệ thống mở, dễ lập trình, có khả năng tự học, thích ứng với thay đổi môi trường và tích hợp dễ dàng với các nền tảng khác như IoT, điện toán đám mây, và mạng 5G. Hệ thống thị giác không chỉ còn nằm trong nhà máy mà còn được đưa vào các lĩnh vực mới như nông nghiệp thông minh, y tế, khai khoáng, xây dựng.

Các điểm đáng chú ý trong tương lai gần:

• Camera thông minh tích hợp AI ngay trong thiết bị (smart cameras).
• Thị giác 3D phát triển mạnh với lidar và stereo vision.
• Ứng dụng trong phân tích ảnh y tế và phẫu thuật robot.
• Chuẩn hóa dữ liệu ảnh phục vụ đào tạo mô hình học máy.

Thị giác máy sẽ là một thành phần thiết yếu trong bất kỳ hệ thống tự động hoặc AI nào yêu cầu khả năng quan sát và phản ứng tức thời với thế giới vật lý. Tham khảo thêm tại IEEE Xplore.

Tài liệu tham khảo

1. ScienceDirect: Machine Vision Overview
2. Vision Systems Design
3. Nature: Vision in Autonomous Vehicles
4. IEEE Xplore: Deep Learning in Machine Vision Systems
5. Ballard, D. H., & Brown, C. M. (1982). Computer Vision. Prentice-Hall.