Thị Giác Máy – Xử Lý Ảnh – Camera Công Nghiệp – Công Nghệ Dẫn Lối Tương Lai

Thị giác máy, xử lý ảnh và camera công nghiệp đang trở thành những thành tố cốt lõi trong cuộc cách mạng công nghiệp 4.0. Đây không chỉ là công nghệ giúp máy móc “nhìn thấy” mà còn cho phép chúng phân tích, đánh giá và đưa ra quyết định chính xác trong thời gian thực. Từ khâu kiểm tra chất lượng, nhận dạng sản phẩm đến đo lường và điều khiển tự động, thị giác máy mở ra hướng đi mới cho sản xuất thông minh – nơi hiệu suất, độ chính xác và tốc độ được nâng tầm. Khám phá ngay công nghệ đang dẫn dắt tương lai của ngành công nghiệp hiện đại.

Giới thiệu về hệ thống thị giác máy (Machine Vision System)

Hệ thống thị giác máy (Machine Vision System) là một công nghệ tiên tiến kết hợp giữa phần cứng và phần mềm, cho phép máy móc “nhìn”, phân tích và đưa ra quyết định dựa trên hình ảnh thu được. Hệ thống này hoạt động như “đôi mắt và bộ não” của máy móc trong các quy trình tự động, thay thế con người trong nhiều nhiệm vụ cần độ chính xác và tốc độ cao như kiểm tra lỗi sản phẩm, nhận dạng vật thể, đo lường kích thước, hướng dẫn robot hoặc điều khiển thiết bị.

Cốt lõi của hệ thống thị giác máy là sự kết hợp giữa camera công nghiệp có độ phân giải cao, phần mềm xử lý hình ảnh mạnh mẽ, các thuật toán phân tích thông minh (AI, machine learning), cùng khả năng kết nối và điều khiển các thiết bị ngoại vi như PLC, robot, HMI. Nhờ đó, hệ thống có thể xử lý hàng nghìn hình ảnh mỗi phút với độ chính xác gần như tuyệt đối.

Không chỉ giới hạn trong lĩnh vực sản xuất, thị giác máy còn được ứng dụng rộng rãi trong y tế, nông nghiệp, ô tô, điện tử, thực phẩm, và nhiều ngành công nghiệp khác. Đây chính là một trong những giải pháp cốt lõi thúc đẩy chuyển đổi số và nâng cao năng suất, chất lượng trong các nhà máy thông minh (smart factory) của thời đại công nghiệp 4.0.

Thị giác máy trong công nghiệp

Các thành phần cơ bản của hệ thống thị giác máy

• Camera công nghiệp

Camera là thiết bị thu nhận hình ảnh. Khác với camera dân dụng, camera công nghiệp được thiết kế để hoạt động liên tục, có độ phân giải cao, tốc độ chụp nhanh, khả năng chống rung, chống nhiễu tốt và độ bền cao trong môi trường khắc nghiệt.

Các loại camera thường dùng gồm:

• Camera đơn sắc (Monochrome): Thích hợp cho các ứng dụng kiểm tra hình dạng, viền, hoặc vết nứt nhỏ.
• Camera màu (Color camera): Dùng khi cần phân tích màu sắc sản phẩm, phân loại theo màu.
• Camera tuyến tính (Line-scan): Dùng cho các băng tải tốc độ cao hoặc vật thể dạng cuộn.

• Ống kính (Lens)

Ống kính ảnh hưởng trực tiếp đến độ sắc nét và kích thước vùng quan sát (field of view) của camera. Việc lựa chọn tiêu cự phù hợp đảm bảo thu được hình ảnh rõ ràng và không bị méo hình.

• Bộ chiếu sáng

Ánh sáng đóng vai trò quyết định trong việc tạo độ tương phản rõ ràng giữa vật thể và nền. Các loại đèn thường dùng: LED vòng, LED thanh, đèn backlight, đèn đồng trục… Tùy vào ứng dụng mà chọn loại và vị trí chiếu sáng phù hợp.

• Bộ xử lý hình ảnh (Image Processing Unit)

Đây là trung tâm xử lý dữ liệu hình ảnh. Có thể là máy tính công nghiệp IPC, thiết bị nhúng (embedded system) hoặc các bộ xử lý chuyên dụng như smart camera.

Bộ xử lý hình ảnh sẽ:

• Thu thập dữ liệu từ camera thông qua giao thức kết nối (USB 3.0, GigE, Camera Link…)
• Thực hiện các thuật toán xử lý ảnh: lọc nhiễu, tăng cường tương phản, phát hiện biên, nhận diện đối tượng…
• So sánh kết quả với tiêu chí đặt ra để đưa ra quyết định: đạt/không đạt, đúng/sai, v.v.

Một số phần mềm thường dùng cho xử lý hình ảnh gồm: Halcon, Cognex VisionPro, NI Vision, OpenCV (mã nguồn mở)…

• Phần mềm thị giác máy (Vision Software)

Phần mềm thị giác máy đóng vai trò trung tâm trong việc xử lý và phân tích hình ảnh. Nó cho phép người dùng thiết lập quy trình kiểm tra, cấu hình hệ thống và lập trình các thuật toán xử lý ảnh. Có hai dạng phổ biến:

• Phần mềm kéo-thả trực quan: Thường sử dụng trong các ứng dụng không yêu cầu lập trình phức tạp, giúp kỹ sư nhanh chóng thiết lập các tác vụ như nhận diện vật thể, đo lường, kiểm tra lỗi.
• Phần mềm lập trình chuyên sâu: Dành cho các hệ thống yêu cầu tùy biến cao hoặc tích hợp AI, sử dụng các ngôn ngữ như C++, Python, hoặc nền tảng thị giác máy như Halcon, VisionPro, OpenCV.

Ngoài ra, phần mềm còn hỗ trợ giao tiếp với thiết bị điều khiển như PLC, HMI hoặc robot công nghiệp, giúp đồng bộ hóa hệ thống tự động hóa một cách mượt mà.

• Bộ phận giao tiếp và điều khiển

Bộ giao tiếp và điều khiển cho phép hệ thống thị giác máy kết nối và truyền tín hiệu đến các thiết bị ngoại vi trong dây chuyền sản xuất như:

• PLC (Programmable Logic Controller): Gửi tín hiệu đầu ra để kích hoạt hành động tiếp theo (ví dụ: loại bỏ sản phẩm lỗi).
• Robot công nghiệp: Cung cấp tọa độ chính xác để robot thực hiện thao tác nhặt đặt.
• HMI (Human Machine Interface): Hiển thị kết quả, trạng thái kiểm tra, hoặc cho phép người vận hành tùy chỉnh tham số.

Hệ thống có thể sử dụng nhiều giao thức giao tiếp tiêu chuẩn như:

• Ethernet/IP
• Profinet
• Modbus TCP/RTU
• RS232/RS485
• IO kỹ thuật số/analog

Nhờ khả năng giao tiếp linh hoạt này, thị giác máy có thể tích hợp dễ dàng vào bất kỳ dây chuyền tự động hóa nào, đảm bảo hiệu quả vận hành và khả năng mở rộng trong tương lai.

Nguyên lý hoạt động của hệ thống thị giác máy 

Nguyên lý hoạt động của hệ thống thị giác máy có thể tóm tắt qua các bước sau:

1. Thu nhận hình ảnh: Camera công nghiệp chụp lại hình ảnh của đối tượng cần kiểm tra. Để đảm bảo độ chính xác và nhất quán, hệ thống thường sử dụng nguồn sáng chuyên dụng (đèn LED định hướng, đèn vòng, backlight…).
2. Xử lý hình ảnh: Hình ảnh thu được được truyền đến máy tính công nghiệp hoặc bộ xử lý nhúng. Tại đây, phần mềm xử lý ảnh (như Halcon, OpenCV, Cognex…) thực hiện các thuật toán như lọc, phân ngưỡng, nhận dạng, đo lường, OCR,…
3. Ra quyết định: Sau khi xử lý, hệ thống sẽ đưa ra quyết định dựa trên kết quả phân tích. Ví dụ: phân loại sản phẩm đạt/chưa đạt, đo kích thước, phát hiện lỗi bề mặt, đọc mã vạch, xác định vị trí lắp ráp,…
4. Phản hồi cho hệ thống: Dữ liệu đầu ra được truyền đến bộ điều khiển (PLC, robot, thiết bị chấp hành…) để thực hiện hành động tương ứng như loại bỏ sản phẩm lỗi, dừng dây chuyền, điều chỉnh quy trình.

Ứng dụng xử lý ảnh trong công nghiệp

Xử lý ảnh là trái tim công nghệ trong hệ thống thị giác máy, được ứng dụng rộng rãi trong nhiều ngành công nghiệp. Dưới đây là một số lĩnh vực tiêu biểu:

• Xử lý ảnh kiểm tra lỗi sản phẩm: Camera công nghiệp phát hiện lỗi vết nứt, trầy xước, cong vênh, thiếu linh kiện trên bảng mạch, sai lệch kích thước,…
• Tích hợp thị giác máy trong đo lường và định vị vật thể: Đo chính xác kích thước, khoảng cách, góc xoay, độ nghiêng của vật thể, định vị chi tiết phục vụ robot gắp, robot hàn, robot lắp ráp với sai số nhỏ hơn 0.01mm 
• Áp dụng xử lý ảnh hướng dẫn robot chuyển động: Dẫn hướng cho robot công nghiệp trong các công đoạn: gắp hàng, hàn tự động, đóng gói, tối ưu hóa thao tác robot nhờ nhận dạng vật thể trong không gian 2D/3D.
• Hệ thống thị giác máy nhận dạng và truy xuất nguồn gốc: đọc mã vạch, mã QR, ký hiệu đặc biệt trên sản phẩm, kiểm tra độ rõ nét và tính đúng đắn của mã in, ghi nhận dữ liệu và lưu trữ lịch sử sản xuất phục vụ kiểm soát chất lượng.
• Xử lý ảnh phân loại sản phẩm theo yêu cầu.

Trí tuệ nhân tạo – Chìa khóa nâng tầm thị giác máy

Nếu như thị giác máy giúp hệ thống “nhìn thấy” thì AI chính là bộ não giúp hệ thống “hiểu và suy luận”. Sự kết hợp giữa trí tuệ nhân tạo (AI) và thị giác máy đang tạo nên một cuộc cách mạng thực sự trong lĩnh vực tự động hóa và sản xuất thông minh. Không chỉ dừng lại ở việc phát hiện lỗi, đọc mã vạch hay đo kích thước, AI cho phép hệ thống phân loại vật thể phức tạp, phân tích hình ảnh theo ngữ cảnh, và ra quyết định thông minh theo thời gian thực.

Ví dụ:

• Trong dây chuyền phân loại sản phẩm nông nghiệp, AI giúp thị giác máy phân biệt từng loại quả, đánh giá mức độ chín, phát hiện vết hư hỏng – điều mà thuật toán truyền thống khó làm chính xác.
• Trong công nghiệp ô tô, AI có thể học được các mẫu lỗi rất nhỏ (micro-defect) mà mắt người hay thuật toán đơn thuần không thể nhận diện.

AI đặc biệt hiệu quả khi tích hợp các công nghệ học sâu (Deep Learning), trong đó mạng nơ-ron tích chập (CNN) giúp hệ thống tự động học đặc trưng hình ảnh thay vì phải lập trình thủ công từng bước như trước đây.

Khi AI và thị giác máy kết hợp, kết quả đạt được là:

• Tăng độ chính xác vượt trội,
• Khả năng tự học và thích nghi với dữ liệu mới,
• Mở rộng ứng dụng sang các lĩnh vực khó như y tế, an ninh, robot tự hành, v.v.

AI không chỉ giúp thị giác máy “thấy”, mà còn giúp nó “hiểu” và “hành động thông minh”. Đó chính là bước tiến từ tự động hóa sang tự động hóa thông minh (Smart Automation) – xu hướng không thể đảo ngược của tương lai.

Dự án thị giác máy tiêu biểu của BachKhoaTech

Với năng lực nghiên cứu và triển khai mạnh mẽ trong lĩnh vực tự động hóa, BachKhoaTech đã thực hiện nhiều dự án ứng dụng công nghệ thị giác máy, xử lý ảnh và trí tuệ nhân tạo (AI) vào thực tế sản xuất và đời sống. Tiêu biểu gồm:

Ứng dụng công nghệ xử lý ảnh và mạng Nơ-ron AI trong y tế

Trong lĩnh vực y tế hiện đại, việc ứng dụng công nghệ thị giác máy kết hợp mạng Nơ-ron nhân tạo (AI) đang mở ra bước tiến đột phá trong việc chẩn đoán và điều trị bệnh. BachKhoaTech đã triển khai các giải pháp xử lý ảnh y tế giúp nhận diện bất thường trong ảnh chụp X-quang, CT, MRI,… với độ chính xác cao vượt trội so với phương pháp truyền thống.

Công nghệ cho phép hệ thống tự động phân tích hình ảnh y tế, phát hiện dấu hiệu bất thường như tổn thương mô, khối u, vết nứt xương,… với độ chính xác cao và thời gian xử lý nhanh. Đồng thời, mạng nơ-ron AI được đào tạo trên tập dữ liệu lớn giúp hệ thống cải thiện liên tục khả năng nhận diện và đưa ra cảnh báo sớm.

Phân loại chi tiết cơ khí bằng công nghệ xử lý ảnh

Thông qua hệ thống camera công nghiệp độ phân giải cao, hình ảnh các chi tiết được ghi lại và truyền về bộ xử lý hình ảnh. Tại đây, thuật toán sẽ phân tích từng điểm ảnh (pixel), so sánh với tiêu chuẩn kỹ thuật và đưa ra đánh giá tức thì. Kết quả được xuất ra trực tiếp để điều khiển các cơ cấu phân loại, giúp loại bỏ sản phẩm lỗi và phân nhóm chính xác theo yêu cầu sản xuất.

Dự án này đã được triển khai tại nhiều xưởng sản xuất cơ khí chính xác, mang lại hiệu quả vượt trội và là bước đệm cho quá trình chuyển đổi số toàn diện trong lĩnh vực sản xuất cơ khí tại Việt Nam.

Ứng dụng công nghệ xử lý ảnh cảnh báo cháy đến điện thoại

Công nghệ xử lý ảnh ứng dụng trong hệ thống cảnh báo cháy đang mở ra hướng đi mới trong việc bảo vệ an toàn tài sản và con người. Thay vì phụ thuộc hoàn toàn vào các cảm biến truyền thống (nhiệt, khói), hệ thống thị giác máy sử dụng camera công nghiệp phân tích liên tục hình ảnh theo thời gian thực nhằm phát hiện các dấu hiệu bất thường như tia lửa, khói mờ hoặc thay đổi ánh sáng đột ngột.

Khi phát hiện nguy cơ cháy, hệ thống tự động gửi cảnh báo tức thời đến điện thoại người dùng thông qua app hoặc SMS, giúp xử lý kịp thời trước khi sự cố lan rộng. Ngoài ra, hệ thống còn lưu lại hình ảnh – video bằng chứng để phục vụ kiểm tra sau sự cố.

AI Box phát hiện vật thể BachKhoaTech

Thiết bị nhỏ gọn tích hợp camera và AI, nhận dạng người, vật thể trong môi trường sản xuất.

Ứng dụng xử lý ảnh phân loại hoa quả tự động

Tự động nhận diện và phân loại hoa quả theo màu sắc, hình dạng, loại bỏ sản phẩm lỗi.

BachKhoaTech – Đơn vị tiên phong trong cung cấp giải pháp xử lý ảnh ứng dụng AI tại Việt Nam

Với đội ngũ kỹ sư giàu kinh nghiệm, nền tảng kỹ thuật vững chắc và khả năng làm chủ công nghệ thị giác máy kết hợp trí tuệ nhân tạo, BachKhoaTech đã triển khai thành công hàng loạt dự án xử lý ảnh trong các lĩnh vực: công nghiệp sản xuất, y tế, nông nghiệp và giám sát an toàn.

Chúng tôi không chỉ cung cấp thiết bị, phần mềm mà còn tư vấn, thiết kế và tối ưu giải pháp theo bài toán cụ thể của từng doanh nghiệp, đảm bảo độ chính xác cao, tốc độ xử lý nhanh và khả năng mở rộng linh hoạt.

Hợp tác với BachKhoaTech chính là lựa chọn giải pháp thị giác máy toàn diện – hiệu quả – đáng tin cậy để nâng tầm năng lực vận hành và cạnh tranh cho doanh nghiệp trong kỷ nguyên số.

LIÊN HỆ NGAY ĐỂ ĐƯỢC TƯ VẤN GIẢI PHÁP TỰ ĐỘNG HÓA – THỊ GIÁC MÁY – XỬ LÝ ẢNH MIỄN PHÍ!!!

Hotline: 0583.333.304
Website: bachkhoa.org
TikTok: https://www.tiktok.com/@bachkhoatech_all

YouTube: https://www.youtube.com/@BachkhoaTech

Fanpage: https://www.facebook.com/bachkhoatech247