phunu8_news_0.png  banner.jpg

25/08/2022 - 10:43

Hệ thống tích hợp công nghệ thị giác máy tính và AI, thay thế công nhân kiểm tra chất lượng (QC) phát hiện các lỗi trên sản phẩm.

Hệ thống kiểm soát phát hiện lỗi trên chai nước yến.

Kiểm tra hàng lỗi thay thế công nhân

Theo anh Bùi Đức Minh (CEO Công ty TNHH Công nghệ Mind), hiện nay, khi tiếp cận chuyển đổi số hay số hóa sản xuất cần quan tâm đến chuỗi giải pháp thông minh, bao gồm thị giác máy thông minh, giám sát vận hành và bảo trì thông minh, quản lý tài sản trong nhà máy, số hóa toàn bộ nhà máy (giám sát hiệu suất máy móc, thiết bị, giám sát năng lượng, quan trắc môi trường nhà máy, quản lý, điều hành sản xuất).

Trong đó, các nhà máy, doanh nghiệp sản xuất có thể bắt đầu ngay với giải pháp thị giác máy thông minh (machine vision system). Đây là giải pháp sử dụng camera thu thập hình ảnh và xử lý với thuật toán tích hợp sẵn trên bộ xử lý để nhận diện, so sánh, phát hiện lỗi sản phẩm, phân loại, đếm số lượng sản phẩm hoặc kiểm tra đặc tính sản phẩm, đọc dữ liệu QRCode…

Thị giác máy thông minh là hệ thống ứng dụng trí tuệ nhân tạo, có thể ứng dụng cho tất cả các nhà máy sản xuất, giúp tăng độ chính xác và tốc độ xử lý, hoàn toàn thay thế con người trong khâu giám sát, kiểm tra chất lượng sản phẩm.

Hệ thống kiểm tra hàng lỗi có tên Machine Vision System do anh Bùi Đức Minh nghiên cứu, phát triển. Tốt nghiệp kỹ sư tự động hóa tại Trường Đại học Bách khoa TPHCM năm 2002, anh Bùi Đức Minh từng có nhiều năm làm việc tại các doanh nghiệp sản xuất bao bì, thực phẩm. Các công ty này thường có hàng chục công nhân QC làm công việc kiểm tra chất lượng hàng sau sản xuất.

Tìm hiểu thì được biết, các công nhân QC chỉ tập trung được khoảng hơn 15 phút đầu mỗi ca. Thời gian sau đó, do áp lực công việc hay làm ca đêm, có những khi họ không nhận ra lỗi, chủ yếu với những chi tiết nhỏ. Anh Đức Minh kết hợp với 10 bạn trẻ bắt tay nghiên cứu, mục đích làm một sản phẩm để các nhà máy có thêm công cụ kiểm tra chất lượng sản phẩm chính xác hơn, thay thế lực lượng công nhân QC.

Sau 5 năm nghiên cứu, hệ thống Machine Vision System ra đời với tỷ lệ nội địa hóa trên 75% và đưa vào thử nghiệm. Hệ thống được thiết kế có một băng chuyền chạy đưa sản phẩm vào khu vực kiểm tra. Trên đó được thiết kế một phòng tối, bố trí hệ thống camera thông minh theo nhiều hướng, góc khác nhau.

Các camera có khả năng phóng đại nhiều lần để kiểm tra các lỗi nhỏ mà mắt thường khó quan sát. Xung quanh camera được bố trí nhiều đèn chiếu sáng hỗ trợ chụp ảnh sản phẩm. Dữ liệu từ camera được kết nối với phần mềm quản lý và module AI chứa các dữ liệu được máy tính học.

Kiểm tra lỗi với tỉ lệ chính xác 98%

Ảnh chụp sản phẩm được so sánh với cơ sở dữ liệu trong hệ thống. Khi có sai số, tín hiệu sẽ truyền đến các xilanh gạt sản phẩm vào các hốc được thiết kế hai bên băng chuyền.

“Trong một ca, hay một ngày dựa vào số lượng sản phẩm bị lỗi, loại lỗi mà người quản lý nắm được các khâu sản xuất đang gặp vấn đề gì để có thể điều chỉnh. Với một lỗi mới, người quản lý có thể cập nhật vào phần mềm để AI học và cập nhật dữ liệu”, Minh nói.

Hệ thống có thể kiểm tra lỗi ở các linh kiện điện tử, thực phẩm, dược phẩm, nông sản... ở các lỗi có dị vật trong sản phẩm, biến dạng hình thể, dán nhãn sai. Ngoài ra, hệ thống có thể đếm số lượng, phân loại sản phẩm, đọc mã QR. Tốc độ xử lý mỗi sản phẩm chưa đến một giây, tỷ lệ chính xác trên 98%. Hệ thống do nhóm phát triển có chi phí từ 800 triệu đến 2 tỷ đồng, rẻ hơn 4 lần so với các sản phẩm nước ngoài.

Nhóm cho biết, hệ thống có thể thiết kế tùy quy mô sản xuất của nhà máy và loại hàng hóa cần kiểm tra. Những nhà máy sản xuất cũ, chưa ứng dụng công nghệ có thể được thiết kế phù hợp để hoạt động. Hệ thống có thể thay thế hoàn toàn nhân sự làm QC. Tính trung bình, chi phí doanh nghiệp trả lương trong một năm cho QC đủ để đầu tư hệ thống.

Sản phẩm được lắp đặt tại một doanh nghiệp sản xuất nước yến tại Đà Nẵng và hoạt động thử nghiệm hơn 3 tháng. Theo anh Minh, sở dĩ nhóm chạy hệ thống ở doanh nghiệp sản xuất yến bởi đây là mặt hàng thường xuất hiện lỗi và có nhiều lỗi nhỏ mà mắt thường không nhìn thấy được.

Ví dụ, các dị vật nhỏ bên trong nước yến, hay các mảnh thủy tinh rất nhỏ rơi vào trong chai trong quá trình đậy nắp. Sau vận hành hệ thống doanh nghiệp này tiết kiệm được hàng chục lao động làm QC, hạn chế tình trạng hàng bị lỗi.

Hệ thống kiểm tra chất lượng và phân loại sản phẩm hiện một số nước trên thế giới đã ứng dụng nhưng tại Việt Nam chưa nhiều, nhất là trong ngành nông nghiệp. Thời gian tới, nhóm sẽ phát triển hệ thống camera để kiểm soát được trái cây nhằm phân loại tự động trong dây chuyền.

Theo Giáo Dục Và Thời Đại


 


 

Tin mới trong ngày