Camera vision là công nghệ được ứng dụng phổ biến trong hệ thống kiểm tra ngoại quan sản phẩm nói riêng cũng như trong ngành sản xuất nói chung. Nó dựa vào các cảm biến kỹ thuật số được bảo vệ bên trong máy ảnh công nghiệp có quang học chuyên dụng để thu được hình ảnh, phần cứng và phần mềm xử lí, phân tích, đo lường các đặc điểm khác nhau để ra quyết định. Bài viết dưới đây sẽ trả lời cho 3 câu hỏi: Camera vision là gì? Sự khác biệt giữa Camera vision và computer vision? Camera vision được ứng dụng như thế nào trong sản xuất?
Camera vision là công nghệ và phương pháp được sử dụng để cung cấp khả năng kiểm tra và phân tích tự động dựa trên hình ảnh cho các ứng dụng như kiểm tra tự động, kiểm soát quá trình và hướng dẫn rô bốt, thường là trong công nghiệp. Cụ thể hơn thì nó là một hệ thống sử dụng cảm biến (máy ảnh) xử lý thuật toán phần cứng và phần mềm để tự động hóa các nhiệm vụ trực quan phức tạp, cũng như hướng dẫn chính xác thiết bị xử lý trong quá trình lắp ráp sản phẩm.
Một hệ thống camera vision sẽ hoạt động không mệt mỏi khi thực hiện kiểm tra trực tuyến 100%, dẫn đến chất lượng sản phẩm được cải thiện, năng suất cao hơn và chi phí sản xuất thấp hơn, Sự xuất hiện sản phẩm nhất quán và chất lượng tạo nên sự hài lòng của khách hàng, xa hơn nữa là thị phần thị trường trong tương lai.
Một hệ thống camera vision bao gồm các thành phần quan trọng sau: Cảm biến (máy ảnh) để chụp ảnh, động cơ xử lý (thiết bị quan sát) hiển thị và truyền đạt kết quả, cùng hệ thống dây cáp kết nối. Để bất cứ hệ thống thị giác máy nào hoạt động hiệu quả đáng tin cậy, điều quan trọng là phải hiểu các thành phần quan trọng này tương tác như thế nào. Nó dựa vào các cảm biến kỹ thuật số được bảo vệ bên trong máy ảnh công nghiệp có quang học chuyên dụng để thu được hình ảnh, phần cứng và phần mềm xử lí, phân tích, đo lường các đặc điểm khác nhau để ra quyết định.
Bất kì doanh nghiệp hay nhà sản xuất nào cũng mong muốn sản phẩm của mình được đảm bảo chất lượng, hạn chế những sai lỗi và khuyết tật ở mức tối đa. Camera vision là một công nghệ có thể giúp các doanh nghiệp đạt được điều này.
Điều đó nói rằng, các hệ thống kiểm tra bằng thị giác máy có thể khác nhau về mặt triển khai, một số yêu cầu người vận hành trong khi các giải pháp dựa trên Vision phức tạp hơn không cần người vận hành. Một công ty có tên Shelton có một hệ thống kiểm tra bề mặt gọi là WebSPECTOR xác định lỗi và lưu trữ hình ảnh và siêu dữ liệu đi kèm liên quan đến hình ảnh. Khi các mặt hàng rơi vào dây chuyền sản xuất, các lỗi được phân loại theo loại của chúng và được chỉ định một lớp đi kèm.
Việc làm này cho phép các nhà sản xuất phân biệt giữa các loại khiếm khuyết khác nhau, những người sau đó có thể chỉ muốn dừng dây chuyền sản xuất khi X số loại Y bị lỗi đã xảy ra. Một công nghệ dựa trên tầm nhìn máy khác của Shelton có tên là WebSpector, sử dụng phần mềm hình ảnh và máy ảnh hiện đại có thể cải thiện năng suất của nhà sản xuất vải lên 50%.
Điều quan trọng đối với các công ty dược phẩm là phải đếm máy tính bảng hoặc viên nang trước khi đặt chúng vào thùng chứa. Để giải quyết vấn đề này, Pharma Packaging Systems, có trụ sở tại Anh, đã phát triển một giải pháp có thể được triển khai cho các dây chuyền sản xuất hiện có hoặc thậm chí chạy như một đơn vị độc lập.
Một tính năng chính của giải pháp liên quan đến việc sử dụng thị giác máy tính để kiểm tra các máy tính bảng bị hỏng hoặc hình thành một phần. Khi máy tính bảng đi qua dây chuyền sản xuất, hình ảnh được chụp và chuyển đến một PC chuyên dụng để xử lý hình ảnh bằng phần mềm sau đó chạy tiếp phân tích để kiểm tra xem các máy tính bảng có đúng màu, chiều dài, chiều rộng và toàn bộ không.
Hệ thống Kiểm tra camera vision dựa trên PC cũng được triển khai cho PC thực hiện chức năng đếm và nếu một máy tính bảng được coi là bị lỗi, thông tin này được ghi lại sau đó gửi tín hiệu đến chức năng đếm và đến khi chai chứa đến Kết thúc dây chuyền sản xuất, các container có máy tính bảng bị lỗi sau đó bị từ chối, do đó loại bỏ khả năng vận chuyển máy tính bảng bị lỗi.
Các nhà máy sản xuất hiệu suất cao cần đảm bảo các sản phẩm và linh kiện rơi ra khỏi dây chuyền sản xuất tuân thủ các nguyên tắc về chất lượng, an toàn và sản xuất. Với suy nghĩ này, Công ty Tự động hóa Acquire Automation đã phát triển một bộ giải pháp giúp các doanh nghiệp đảm bảo các tiêu chuẩn lắp ráp sản phẩm và thành phần của họ đang được thi hành.
Ví dụ, một trong những giải pháp của họ thực hiện camera vision cho phép các nhà sản xuất kiểm tra chai ở chế độ xem 360 độ đầy đủ để đảm bảo rằng các sản phẩm được đặt trong bao bì chính xác và cũng có thể kiểm tra các thuộc tính quan trọng khác của các sản phẩm đóng gói như:
Tất cả điều này giúp tăng thông lượng của dây chuyền sản xuất đồng thời giảm số lượng sản phẩm bị thu hồi và tăng năng suất và cuối cùng, giữ cho người tiêu dùng hài lòng.
Camera vision có thể đóng một vai trò to lớn trong lĩnh vực ô tô. Một báo cáo cho thấy thị trường camera vision tổng thể có thể trị giá tới 14,43 tỷ đô la vào năm 2022 !
Một hệ thống kiểm tra bằng camera vision có chứa máy ảnh Dalsa Genie Nano đang được sử dụng trong dây chuyền sản xuất để thực hiện các nhiệm vụ mà con người đôi khi có thể phải vật lộn. Trong case study này, hệ thống sử dụng hình ảnh có độ phân giải cao để xây dựng mô hình 3D đầy đủ các thành phần và chân kết nối của chúng. Khi các thành phần đi qua nhà máy sản xuất, hệ thống thị giác máy sẽ quét nhiều hình ảnh từ các góc khác nhau để tạo ra mô hình 3D, những hình ảnh này khi được kết hợp sẽ cho phép hệ thống xác định xem các chân kết nối trên mạch có bị lỗi có thể gây ra hậu quả tai hại không xuống dây chuyền sản xuất.
Kiểm tra 3D bằng camera Vision có nhiều ứng dụng nhưng một trong những case study phổ biến nhất cho công nghệ là sản xuất ô tô.
Với các lỗi điện chiếm rất nhiều lỗi ô tô hiện nay, việc có thể thực hiện quét 3d các chân kết nối có thể giúp các nhà sản xuất ô tô tiết kiệm chi phí, giảm cơ hội vận chuyển các bộ phận điện bị lỗi và giúp cải thiện an toàn cho người lái.
Đọc, xác định và xử lý hàng trăm và hàng ngàn mã vạch mỗi ngày không phải là nhiệm vụ dễ dàng và điều mà con người đơn giản không thể làm được ở quy mô lớn.
Ví dụ, điện thoại di động và thiết bị di động yêu cầu bảng mạch in nhỏ hơn hoặc nhỏ hơn (hoặc PCB). Khi các nhà sản xuất bị áp lực phải sản xuất khối lượng PCB cao hơn cho thị trường công nghệ đang phát triển, họ đang hướng tới một quy trình được gọi là panelization. Trong quá trình này, một số bảng mạch giống hệt nhau được in trên một bảng lớn, mỗi mạch sau đó được tách ra để kiểm tra lần cuối, để kiểm tra các bảng này, tuy nhiên, một giải pháp dựa trên camera Vision có tên là PanelScan đã được phát triển để đọc mã vạch – là các mã định danh duy nhất của mỗi mạch có trên bảng PCN.
Trong lịch sử, con người đã áp dụng nhiệm vụ này bằng cách sử dụng máy quét mã vạch cầm tay, điều này rất tốn thời gian và gây ra lỗi cho con người. Bằng cách thực hiện một giải pháp dựa trên Camera Vision, các nhà sản xuất PCB có thể tiết kiệm được khá nhiều chi phi sản xuất nhờ kiểm tra và ngăn ngừa sản phẩm lỗi.
