Hai Loại Thuật Toán Cho Thị Giác Máy Tính

Vision máy móc đã trở thành một trụ cột của tự động hóa công nghiệp, cho phép kiểm soát chất lượng hiệu quả và phát hiện khuyết tật. Ở cốt lõi, vision máy móc dựa vào các thuật toán để tái tạo sự phán đoán thị giác của con người. Các thuật toán này có thể được phân loại rộng rãi thành hai loại: hệ thống dựa trên quy tắc và thuật toán học sâu . Hiểu rõ nguyên lý, điểm mạnh và hạn chế của chúng là điều quan trọng để tối ưu hóa các ứng dụng của chúng trong các tình huống thực tế.

Hệ thống dựa trên quy tắc

Thuật toán dựa trên quy tắc: Những hệ thống này phân tích các đặc điểm cụ thể của một đối tượng - chẳng hạn như màu sắc, hình dạng hoặc giá trị thang độ xám - và so sánh chúng với các ngưỡng hoặc mẫu đã thiết lập. Ví dụ:

• Một tờ giấy trắng có vết bẩn có thể được đánh dấu là lỗi vì vết bẩn có giá trị thang độ xám khác biệt so với nền.
• Một sản phẩm thiếu logo tiêu chuẩn (mẫu đã định nghĩa trước) sẽ bị coi là (không đạt) thông qua việc khớp mẫu.

Lợi ích :

Dễ dàng triển khai : Các quy tắc dễ dàng lập trình khi các mẫu đặc trưng đã được định nghĩa rõ ràng.

Chi phí tính toán thấp : Yêu cầu phần cứng tối thiểu do tính toán xác định.

Hạn chế :

Yêu cầu môi trường cứng nhắc : Ánh sáng, góc camera và vị trí sản phẩm phải luôn duy trì ở mức độ nhất quán cao.

Khả năng thích ứng hạn chế : Ngay cả những biến thể nhỏ trong ngoại hình sản phẩm (ví dụ, sự thay đổi chất liệu) hoặc các khuyết tật không đều (ví dụ, vết xước ngẫu nhiên) cũng có thể dẫn đến các phán đoán sai lệch.

Trong thực tế, các hệ thống dựa trên quy tắc hoạt động rất tốt trong các môi trường được kiểm soát chặt chẽ, nơi các thông số kỹ thuật sản phẩm và điều kiện kiểm tra được chuẩn hóa nghiêm ngặt. Tuy nhiên, sự giòn của chúng trở nên rõ ràng trong các môi trường động hoặc khó dự đoán.

Thuật toán Học Sâu: Học từ Độ Phức Tạp

Học sâu bắt chước quá trình nhận thức của con người bằng cách huấn luyện mạng nơ-ron trên các tập dữ liệu lớn. Khác với các hệ thống dựa trên quy tắc, các thuật toán này tự động trích xuất đặc trưng từ hình ảnh, cho phép chúng xử lý các tình huống phức tạp như:

Phát hiện các khuyết tật không đều (ví dụ: các vết nứt hoặc vết bẩn có hình dạng ngẫu nhiên).

Phân biệt đối tượng trong nền杂乱.

Lợi ích :

Độ chính xác cao trong môi trường hỗn loạn : Điều chỉnh phù hợp với sự thay đổi về ánh sáng, góc độ và sự không đồng nhất của sản phẩm.

Tính khả dụng rộng : Sau khi được huấn luyện, các mô hình có thể nhận diện các mẫu khuyết tật mới trong các danh mục đã học.

Thách thức :

Sự thèm dữ liệu : Việc huấn luyện cần hàng trăm đến hàng nghìn hình ảnh được đánh dấu, với sự phụ thuộc lớn vào các mẫu khuyết tật. Trong sản xuất, khuyết tật thường rất hiếm, đòi hỏi phải thu thập dữ liệu trong thời gian dài (từ vài tuần đến vài tháng).

Vấn đề về khả năng mở rộng : Việc chuyển sang thông số sản phẩm mới thường yêu cầu phải huấn luyện lại từ đầu, làm tăng chi phí về thời gian và tài nguyên.

Chọn Công Cụ Phù Hợp: Bối Cảnh Là Yếu Tố Quyết Định

Lựa chọn giữa các thuật toán dựa trên quy tắc và học sâu phụ thuộc vào các trường hợp sử dụng cụ thể:

Hệ thống dựa trên quy tắc phát triển mạnh trong sản xuất có khối lượng lớn, tiêu chuẩn hóa (ví dụ, các thành phần bán dẫn) nơi tính nhất quán được đảm bảo.

Học sâu phát huy tác dụng trong các kịch bản có khối lượng thấp nhưng độ biến thiên cao (ví dụ: phát hiện khuyết tật trong dệt may) hoặc khi các khuyết tật không có mẫu hình dự đoán được.

Đáng chú ý, các phương pháp lai đang nổi lên. Ví dụ, bộ lọc dựa trên quy tắc có thể tiền xử lý hình ảnh để giảm tải công việc học sâu, trong khi các công cụ tạo dữ liệu tổng hợp giúp giảm thiếu hụt mẫu đào tạo.

Phần kết luận

Hiệu quả của thị giác máy móc phụ thuộc vào việc điều chỉnh khả năng thuật toán với thực tế hoạt động. Hệ thống dựa trên quy tắc cung cấp sự đơn giản và tốc độ nhưng gặp khó khăn trong môi trường không dự đoán được. Học sâu mang lại tính linh hoạt và độ chính xác nhưng đòi hỏi đầu tư ban đầu đáng kể. Cuối cùng, sự ổn định của bất kỳ hệ thống nào đều phụ thuộc vào ba yếu tố: sự đồng nhất của sản phẩm, kiểm soát môi trường, và sự đa dạng của mẫu. Kiểm soát tốt những biến số này đảm bảo rằng thị giác máy móc sẽ đáp ứng được lời hứa về sự chính xác và tin cậy.