GIẢI PHÁP KIỂM TRA ĐỘ ĐẦY ĐỦ LINH KIỆN BẰNG CÔNG NGHỆ HÌNH ẢNH – AI – DEEP LEARNING SICK TRONG DÂY CHUYỀN CÔNG NGHIỆP

GIẢI PHÁP KIỂM TRA ĐỘ ĐẦY ĐỦ LINH KIỆN BẰNG CÔNG NGHỆ HÌNH ẢNH – AI – DEEP LEARNING SICK TRONG DÂY CHUYỀN CÔNG NGHIỆP

Tự động hóa kiểm tra độ đầy đủ – yếu tố then chốt trong kiểm soát chất lượng

Trong các ngành sản xuất hiện đại, việc kiểm tra độ đầy đủ (completeness) của sản phẩm, khay chứa (container), bộ linh kiện hoặc các đơn vị đóng gói là một yêu cầu cực kỳ quan trọng nhằm đảm bảo chất lượng và giảm thiểu rủi ro lỗi trong quá trình sản xuất. Quá trình này được gọi là kiểm tra độ đầy đủ linh kiện (completeness check) – một trong những bài toán mà nhiều nhà máy đang chuyển từ phương pháp kiểm tra thủ công sang công nghệ tự động hóa thông minh để tối ưu hóa hiệu suất và độ chính xác.

Khi thiếu một thành phần trong bộ sản phẩm, hậu quả có thể rất nghiêm trọng: lỗi sản phẩm, khiếu nại khách hàng, chi phí tái chế cao, thậm chí phải dừng dây chuyền sản xuất. Để giải quyết những vấn đề này, việc ứng dụng các giải pháp thị giác máy (machine vision) và trí tuệ nhân tạo (AI) như của SICK trở nên đặc biệt cần thiết.

Vai trò của kiểm tra độ đầy đủ trong dây chuyền sản xuất công nghiệp

Kiểm tra độ đầy đủ của khay chứa sản phẩm (completeness monitoring of containers) là công đoạn quan trọng trong kiểm soát chất lượng trước khi sản phẩm được chuyển sang giai đoạn đóng gói hoặc vận chuyển. Mục tiêu chính là đảm bảo tất cả các chi tiết, thành phần hoặc vật phẩm có trong một đơn vị bao bì đều được lắp đầy đủ, không bị thiếu sót.

Các ứng dụng này phổ biến trong nhiều ngành:

• Sản phẩm điện – điện tử
• Thiết bị cơ khí – phụ kiện lắp ráp
• Thực phẩm – đồ uống đóng gói
• Dược phẩm và vật tư y tế
• Mỹ phẩm và sản phẩm tiêu dùng
• Linh kiện ô tô – xe máy

Nhờ sự phát triển của công nghệ, kiểm tra độ đầy đủ không còn phụ thuộc vào quan sát của con người mà được thực hiện hoàn toàn tự động, đảm bảo tính ổn định và nhất quán ở mọi tốc độ vận hành của dây chuyền.

Công nghệ hình ảnh – AI – Deep Learning từ SICK nâng cao độ chính xác

Giải pháp từ SICK ứng dụng phương pháp xử lý hình ảnh (imaging methods) kết hợp với trí tuệ nhân tạo (AI) và phần mềm học sâu (Deep Learning software) giúp hệ thống có khả năng nhận diện thiếu sót trong khay chứa một cách nhanh chóng – chính xác – đáng tin cậy.

Công nghệ hình ảnh 2D – 3D (2D/3D imaging)

Các camera công nghiệp và cảm biến hình ảnh của SICK có khả năng ghi lại chi tiết cấu trúc hình học, hình dạng và vị trí của từng linh kiện. Với độ phân giải cao, hệ thống nhận diện được cả những chi tiết nhỏ bị thiếu hoặc lắp sai vị trí.

Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence – AI)

AI được huấn luyện trên các mẫu hoàn chỉnh và các mẫu thiếu linh kiện. Nhờ đó, hệ thống phân biệt được đâu là sản phẩm đạt tiêu chuẩn và đâu là sản phẩm lỗi.

Công nghệ học sâu (Deep Learning)

Deep Learning cho phép hệ thống xử lý các trường hợp phức tạp, ví dụ:

• Sản phẩm có bề mặt phản chiếu
• Vật thể có hình dạng không đồng đều
• Linh kiện có mức độ tương phản thấp
• Nhiều thành phần nhỏ trong cùng một khay
• Khay chứa thay đổi theo lô sản xuất

Nhờ đó, giải pháp kiểm tra độ đầy đủ của SICK vẫn hoạt động chính xác ngay cả trong điều kiện khó khăn.

Lợi ích vượt trội của hệ thống kiểm tra độ đầy đủ SICK

• Giảm thiểu lỗi sản xuất và tránh tái chế (fewer errors and rejects): Khi phát hiện thiếu sót ở giai đoạn đầu, nhà máy tránh được việc cho sản phẩm lỗi đi tiếp vào dây chuyền, giảm đáng kể tỷ lệ sản phẩm hỏng.
• Tăng hiệu suất và tiết kiệm thời gian (increased efficiency): Hệ thống tự động vận hành liên tục, ổn định, không cần dừng dây chuyền để kiểm tra thủ công.
• Loại bỏ chi phí tái kiểm tra và sửa lỗi (eliminate reworking): Khi mọi lỗi được phát hiện kịp thời, doanh nghiệp giảm được đáng kể chi phí nhân công, thời gian sửa chữa và hao hụt nguyên vật liệu.
• Đảm bảo chất lượng đồng đều: Công nghệ AI – Deep Learning giúp kết quả kiểm tra luôn nhất quán, không bị ảnh hưởng bởi cảm tính của con người.
• Dễ tích hợp vào hệ thống hiện có: Các camera, cảm biến và phần mềm của SICK hỗ trợ nhiều giao thức công nghiệp phổ biến giúp việc tích hợp trở nên đơn giản.

Cách hệ thống hoạt động trong thực tế

Quy trình vận hành thường bao gồm:

• Thu nhận hình ảnh (image acquisition) – Camera chụp hoặc quét khay chứa sản phẩm.
• Phân tích dữ liệu (data processing) – Hệ thống AI – Deep Learning xử lý hình ảnh để xác định các thành phần.
• So sánh với mẫu chuẩn (reference matching) – Kiểm tra từng vị trí xem có thiếu chi tiết nào hay không.
• Kết luận hoàn chỉnh hay thiếu sót (pass/fail classification) – Hệ thống trả kết quả ngay lập tức.
• Tín hiệu xuất ra PLC để loại bỏ sản phẩm lỗi hoặc thực hiện quy trình tiếp theo.

Toàn bộ quy trình diễn ra trong vài mili-giây, phù hợp với dây chuyền tốc độ cao.

SICK – Giải pháp toàn diện cho kiểm tra thiếu linh kiện

SICK là một trong những thương hiệu hàng đầu thế giới trong lĩnh vực cảm biến – thị giác máy – AI công nghiệp. Với các dòng sản phẩm đa dạng như:

• Camera thị giác 2D
• Cảm biến quét 3D
• Phần mềm SICK dStudio Deep Learning
• Cảm biến thông minh tích hợp AI
• Hệ thống xử lý hình ảnh tốc độ cao

Hãng mang đến giải pháp toàn diện cho kiểm tra độ đầy đủ từ đơn giản đến phức tạp.

Giải pháp này phù hợp với các nhà máy:

• Lắp ráp điện tử
• Đóng gói thực phẩm
• Dược phẩm – y tế
• Linh kiện cơ khí – phụ trợ
• Sản xuất hàng tiêu dùng nhanh (FMCG)
• Ô tô – xe máy

Kết luận – Tối ưu hóa kiểm soát chất lượng với giải pháp từ SICK

Việc áp dụng kiểm tra độ đầy đủ (completeness check) bằng công nghệ AI – Deep Learning – thị giác 3D của SICK giúp doanh nghiệp:

• Phát hiện thiếu linh kiện ngay lập tức
• Giảm lỗi sản xuất và tái chế
• Tăng năng suất dây chuyền
• Đảm bảo chất lượng đồng đều
• Tối ưu chi phí dài hạn

Đây là giải pháp thiết yếu để hướng đến sản xuất thông minh (Smart Factory) và tự động hóa toàn diện.

Trích nguồn:

https://www.sick.com/ag/en/catalog/industries/consumer-goods/food-beverage-and-consumer-care/secondary-packaging/completeness-check/c/p680738?category=g585119&tab=overview

Xem thêm các sản phẩm của Sick tại đây.