Thị giác máy tính công nghiệp kết hợp AI: Phát hiện lỗi và kiểm tra trực quan Khóa Học Đào Tạo

Giới thiệu về Thị giác máy tính công nghiệp

• Tổng quan về các hệ thống thị giác máy trong sản xuất
• Các khuyết tật phổ biến: vết nứt, vết xước, sai lệch vị trí, thiếu linh kiện
• AI so với kiểm tra trực quan dựa trên quy tắc truyền thống

Thu thập và tiền xử lý ảnh

• Các loại máy ảnh và cài đặt chụp ảnh
• Giảm nhiễu, tăng độ tương phản và chuẩn hóa
• Tăng cường dữ liệu để tăng độ bền vững của quá trình huấn luyện

Kỹ thuật phát hiện và phân vùng đối tượng

• Các phương pháp cổ điển (ngưỡng hóa, phát hiện cạnh, đường bao)
• Các phương pháp học sâu: CNN, U-Net, YOLO
• Lựa chọn giữa phát hiện, phân loại và phân vùng

Phát triển mô hình phát hiện lỗi

• Chuẩn bị bộ dữ liệu được chú thích
• Huấn luyện bộ phân loại và bộ phân vùng lỗi
• Đánh giá mô hình: độ chính xác (precision), độ nhạy (recall), điểm F1 (F1-score)

Triển khai trong môi trường công nghiệp

• Cân nhắc về phần cứng: GPU, thiết bị biên, PC công nghiệp
• Kiến trúc quy trình kiểm tra thời gian thực
• Tích hợp với PLC và các hệ thống tự động hóa nhà máy

Tối ưu hóa hiệu suất và bảo trì

• Xử lý sự thay đổi của ánh sáng và điều kiện sản xuất
• Huấn luyện lại mô hình và học liên tục
• Cảnh báo, ghi log và tích hợp báo cáo QA

Nghiên cứu tình huống và ứng dụng theo ngành

• Phát hiện lỗi trong lắp ráp và hàn ô tô
• Kiểm tra bề mặt trong điện tử và bán dẫn
• Xác minh nhãn và đóng gói trong dược phẩm và thực phẩm

Tổng kết và Các bước tiếp theo