Huấn luyện hệ thống kiểm tra thị giác cho các dây chuyền sản phẩm mới.

Để tôi bắt đầu bằng một sự thẳng thắn. Việc bổ sung một dòng sản phẩm mới là một cột mốc đáng mừng, nhưng đồng thời cũng có thể gây ra những rắc rối nghiêm trọng. Hệ thống kiểm tra thị giác của bạn không nhận biết được các chi tiết mới. Nó cũng hoàn toàn không biết thế nào là chi tiết đạt chuẩn và thế nào là chi tiết lỗi. Bạn buộc phải huấn luyện lại hệ thống. Nếu thực hiện sai cách, bạn sẽ phải đối mặt với tình trạng loại bỏ sai, bỏ sót khuyết tật và rất nhiều nhân viên vận hành bực bội. Tin vui là việc huấn luyện hệ thống kiểm tra thị giác có thể diễn ra nhanh chóng và dễ dàng nếu bạn tuân theo đúng các bước.

Chuẩn bị bắt đầu từ việc thu thập mẫu

Trước khi bạn thậm chí chạm vào hệ thống, bạn cần thu thập các mẫu của mình. Đây là bước quan trọng nhất, thế nhưng lại là bước mà nhiều người vội vàng thực hiện nhất. Đừng trở thành người như vậy.

Bạn cần nhiều loại mẫu khác nhau. Trước tiên, hãy thu thập các sản phẩm đạt tiêu chuẩn tốt. Bạn sẽ cần nhiều hơn chỉ vài hình ảnh sản phẩm đáp ứng các tiêu chuẩn chất lượng của mình — có thể lên tới hàng chục hoặc thậm chí hàng trăm hình ảnh. Càng có nhiều hình ảnh, hệ thống càng hiểu rõ hơn về dạng sản phẩm đạt yêu cầu. Các sản phẩm đạt tiêu chuẩn tốt này cũng cần bao quát các biến thể thông thường mà bạn dự kiến sẽ gặp phải, chẳng hạn như sự khác biệt nhẹ về màu sắc, dịch chuyển nhỏ về vị trí hoặc thay đổi nhẹ về kết cấu bề mặt. Nếu quá trình huấn luyện chỉ bao gồm những sản phẩm hoàn hảo tuyệt đối, hệ thống kiểm tra thị giác sẽ từ chối mọi sản phẩm có vẻ hơi khác biệt — ngay cả khi chúng vẫn hoàn toàn đạt yêu cầu.

Thứ hai, thu thập các bộ phận lỗi. Lập một danh sách toàn diện cho từng loại khuyết tật có ý nghĩa đối với bạn. Danh sách này có thể bao gồm các vết xước, vết nứt, linh kiện bị thiếu, màu sắc sai hoặc nhãn dán lệch vị trí. Càng đa dạng các ví dụ về khuyết tật mà bạn có, hệ thống càng học tốt hơn những đặc điểm cần phát hiện. Một nghiên cứu đã chỉ ra rằng một mô hình phát hiện khuyết tật được huấn luyện trước có thể thích nghi với các sản phẩm mới sau khi nhận được một số lượng mẫu mới ở mức độ vừa phải và một lượng tinh chỉnh nhỏ. Tuy nhiên, 'mức độ vừa phải' không có nghĩa là 'tối thiểu'. Một tập dữ liệu kém vẫn sẽ cho kết quả kém, vì vậy hãy đảm bảo bạn chuẩn bị các mẫu được định nghĩa rõ ràng.

Sử dụng tính năng Dạy Nhanh để bắt đầu nhanh chóng

Khi bạn đã sẵn sàng với tập dữ liệu mẫu, đã đến lúc huấn luyện hệ thống. Bạn rất may mắn vì gần như tất cả các hệ thống kiểm tra thị giác hiện đại đều có tích hợp tính năng nội tại gọi là Dạy Nhanh hoặc Dạy Một Nút. Điều này giúp công việc của bạn dễ dàng hơn rất nhiều khi bổ sung một dây chuyền sản phẩm mới.

Dạy nhanh hoạt động bằng cách chụp một ảnh tham chiếu của chi tiết không có khuyết tật và tự động thiết lập các thông số hệ thống dựa trên ảnh đó. Hệ thống phân tích ảnh tham chiếu, đo lường các đặc điểm chính và áp dụng các dung sai tương ứng. Bạn không cần nhập thủ công các giá trị số hay đoán vị trí ngưỡng phù hợp — hệ thống sẽ thực hiện toàn bộ công việc nặng nhọc này thay bạn.

Phương pháp này rất hiệu quả để kiểm tra nhanh một lô chi tiết có hình dạng giống nhau. Ví dụ, nếu bạn đang kiểm tra các chi tiết kim loại dập đồng nhất hoặc các bộ phận nhựa đúc, chức năng Dạy nhanh có thể hoàn tất công việc trong vài phút thay vì mất vài giờ. Một số camera hiện đại còn rút ngắn thời gian thiết lập từ hàng giờ xuống chỉ còn vài phút nhờ tự động học từ một vài ảnh mẫu. Điều quan trọng là đảm bảo ảnh tham chiếu của bạn phản ánh đúng và đầy đủ đặc điểm ngoại quan của các chi tiết mà bạn dự kiến sẽ gặp trong lô sản phẩm.

Chuyển sang chế độ Dạy tiêu chuẩn khi các chi tiết có sự khác biệt

Quick Teach có một nhược điểm. Nếu các chi tiết của bạn có sự khác biệt đáng kể về ngoại hình, Quick Teach sẽ có xu hướng loại bỏ nhiều chi tiết đạt chuẩn hơn. Trong trường hợp đó, hệ thống cần học hỏi từ nhiều lần chạy thử với các chi tiết.

Standard Teach hoạt động theo cách khác. Thay vì sử dụng một ảnh tham chiếu duy nhất, bạn đưa toàn bộ lô chi tiết đạt chuẩn qua hệ thống. Hệ thống kiểm tra thị giác sẽ phân tích tất cả các chi tiết này, đo lường mức độ biến thiên tự nhiên và thiết lập dung sai sao cho bao quát toàn bộ dải kết quả chấp nhận được. Nhờ đó, hệ thống học được như thế nào là 'đạt chuẩn' trong điều kiện sản xuất thực tế của bạn, chứ không chỉ trong môi trường phòng thí nghiệm lý tưởng.

Không có giới hạn nào về số lượng mẫu bạn có thể sử dụng trong quá trình Dạy (Teach). Càng cho hệ thống xem nhiều chi tiết đạt chuẩn thì hệ thống càng hiểu rõ hơn những gì được coi là chấp nhận được. Và đây là một mẹo chuyên nghiệp: Chỉ sử dụng các chi tiết đạt chuẩn khi thực hiện quy trình Dạy tiêu chuẩn. Nếu vô tình đưa vào một chi tiết lỗi, hệ thống sẽ học rằng khuyết tật đó là chấp nhận được, và bạn sẽ gặp rắc rối lớn.

Điều chỉnh Thủ công Khi Cần Thiết

Đôi khi việc dạy tự động là chưa đủ. Các chi tiết của bạn có thể sở hữu những đặc điểm phức tạp mà hệ thống gặp khó khăn trong việc xử lý. Trong những trường hợp như vậy, bạn cần điều chỉnh thủ công các thông số.

Hầu hết các hệ thống kiểm tra thị giác đều cho phép bạn truy cập vào các công cụ và điều chỉnh cài đặt bằng tay. Bạn có thể điều chỉnh vùng quan tâm (region of interest), thay đổi ngưỡng dung sai (tolerance thresholds) và tinh chỉnh logic xác định đạt hay không đạt. Việc này tốn nhiều thời gian hơn và đòi hỏi một số kinh nghiệm, nhưng lại mang lại mức độ kiểm soát cao nhất. Đối với các ứng dụng yêu cầu độ chính xác cao, nơi ngay cả những sai lệch nhỏ nhất cũng có ý nghĩa, việc điều chỉnh thủ công hoàn toàn xứng đáng với nỗ lực bổ sung.

Nếu bạn đang làm việc với một sản phẩm mới tương tự sản phẩm cũ, đôi khi bạn có thể tiết kiệm rất nhiều thời gian bằng cách sử dụng một quy trình kiểm tra hiện có làm điểm khởi đầu. Một nghiên cứu về học chuyển giao (transfer learning) cho thấy mô hình được huấn luyện trên các sản phẩm cũ có thể được điều chỉnh để áp dụng cho các sản phẩm mới chỉ với lượng dữ liệu huấn luyện mới ở mức độ vừa phải, đồng thời vẫn duy trì độ chính xác trên 98 phần trăm. Điều đó có nghĩa là bạn không luôn phải bắt đầu từ đầu; thay vào đó, bạn có thể xây dựng dựa trên các mô hình hiện có.

Tận dụng Trí tuệ nhân tạo cho các Kiểm tra Phức tạp

Các hệ thống kiểm tra thị giác truyền thống dựa trên các quy tắc cố định. Vết xước có dài hơn X milimét không? Màu sắc có nằm ngoài khoảng giá trị Y không? Phương pháp này hoạt động tốt đối với các kiểm tra đơn giản. Tuy nhiên, khi các khuyết tật mang tính bất quy tắc, không nhất quán hoặc khó mô tả bằng các quy tắc cố định, các hệ thống thông thường thường gặp khó khăn.

Kiểm tra thị giác được hỗ trợ bởi AI đang làm thay đổi cuộc chơi. Thay vì tuân theo một tập hợp quy tắc có tính chất bắt buộc, hệ thống học hỏi từ các ví dụ. Bạn cung cấp cho nó hàng trăm hoặc hàng nghìn hình ảnh tốt và xấu, và hệ thống tự động nhận ra các mẫu đó. Kiểm tra thị giác được hỗ trợ bởi AI đặc biệt mang lại lợi ích cho các nhà sản xuất nhằm duy trì chất lượng sản phẩm và giảm thiểu phế liệu. Hệ thống này cũng có khả năng thích ứng cao với những thay đổi về sản phẩm. Một số nền tảng kết hợp cả phương pháp học AI có giám sát và không giám sát cùng với các công cụ dựa trên quy tắc nhằm giảm tỷ lệ cảnh báo sai (false positives) và ngăn chặn các sản phẩm lỗi đến tay khách hàng.

Điều tuyệt vời về các hệ thống ngày nay là chúng thân thiện với người dùng. Một số camera hiện nay được tích hợp sẵn trí tuệ nhân tạo (AI), có khả năng tự động học hỏi chỉ từ vài hình ảnh mẫu, nhờ đó loại bỏ nhu cầu cấu hình thủ công tốn nhiều thời gian. Các giao diện thân thiện với người dùng hướng dẫn người vận hành qua từng giai đoạn của quá trình thiết lập, từ điều chỉnh ánh sáng đến đăng ký hình ảnh tham chiếu. Ngay cả những người vận hành có kinh nghiệm hạn chế trong kiểm tra thị giác cũng có thể xây dựng các quy trình kiểm tra đáng tin cậy.

Kiểm tra và xác nhận là yếu tố thiết yếu

Đây là nơi hầu hết mọi người mắc phải những sai lầm nghiêm trọng. Họ huấn luyện hệ thống, chạy một bài kiểm tra nhanh, rồi đưa ngay hệ thống vào sản xuất. Đó là một sai lầm lớn.

Trước khi để hệ thống kiểm tra thị giác của bạn vận hành tự động mà không cần giám sát, bạn cần xác thực hệ thống một cách đúng đắn. Chạy một lô chi tiết đã biết là tốt và đã biết là lỗi qua hệ thống. Kiểm tra xem hệ thống có phát hiện được tất cả các khuyết tật hay không. Kiểm tra xem hệ thống có loại bỏ bất kỳ chi tiết nào tốt hay không. Nếu tỷ lệ loại bỏ sai (false reject rate) quá cao, hãy quay lại và điều chỉnh các dung sai của bạn. Nếu tỷ lệ bỏ sót (miss rate) quá cao, hãy bổ sung thêm các mẫu khuyết tật vào tập huấn luyện.

Phương pháp chứng minh tính khả thi (proof of concept) rất phù hợp trong trường hợp này. Hãy bắt đầu với một điểm kiểm tra then chốt trên dây chuyền sản xuất mới thay vì cố gắng tự động hóa toàn bộ cùng lúc. Thu thập tập dữ liệu chuẩn (golden dataset) gồm các mẫu tốt và mẫu lỗi, kiểm tra tính khả thi, và chỉ sau đó mới mở rộng quy mô. Việc thực hiện đúng bước này cuối cùng sẽ giúp bạn tiết kiệm được rất nhiều chi phí.

Lập kế hoạch cho Cải tiến Liên tục

Huấn luyện một hệ thống kiểm tra thị giác không phải là một sự kiện diễn ra một lần. Sản phẩm của bạn sẽ thay đổi. Nhà cung cấp của bạn sẽ thay đổi. Điều kiện sản xuất của bạn sẽ thay đổi. Hệ thống kiểm tra của bạn cũng cần liên tục cập nhật để theo kịp.

Xây dựng một quy trình đào tạo liên tục. Mỗi khi bạn phát hiện một loại khuyết tật mới mà hệ thống của bạn bỏ sót, hãy thêm những hình ảnh đó vào tập dữ liệu huấn luyện và tiến hành huấn luyện lại. Mỗi khi bạn thay đổi thiết kế sản phẩm, hãy cập nhật các hình ảnh tham chiếu. Một số hệ thống nâng cao cung cấp khả năng học liên tục, giúp thích nghi với các biến thể sản phẩm theo thời gian. Việc bạn huấn luyện hệ thống càng nhiều, hệ thống sẽ trở nên thông minh hơn.

Các nhà sản xuất thực hiện đúng quy trình này sẽ đạt được kết quả thực tế. Kiểm tra thị giác dựa trên trí tuệ nhân tạo cho phép phát hiện khuyết tật sớm hơn, phân tích nguyên nhân gốc nhanh hơn và cung cấp các thông tin hữu ích mang tính hành động trong thời gian thực nhằm nâng cao hiệu suất và giảm thiểu lãng phí. YIHUI thiết kế thiết bị kiểm tra thị giác dựa trên những nguyên tắc huấn luyện này, hỗ trợ các nhà sản xuất trong các ngành máy móc, điện tử, hàng không vũ trụ và ô tô triển khai nhanh chóng các dây chuyền sản phẩm mới. Dù sao đi nữa, một hệ thống kiểm tra thị giác chỉ tốt đến mức độ huấn luyện mà bạn dành cho nó. Hãy thực hiện đúng cách, và hệ thống sẽ bảo vệ thương hiệu của bạn trong nhiều năm tới.