Đo lường kích thước và khoảng cách trong Machine Vision: Công cụ cốt lõi cho kiểm tra chất lượng và điều khiển robot

Machine Vision đóng vai trò là một công nghệ then chốt. Nó mang lại khả năng kiểm tra tự động và giám sát chất lượng sản phẩm. Các hệ thống này hoạt động dựa trên việc thu thập và phân tích dữ liệu hình ảnh. Tuy nhiên, các phép đo thủ công rất tốn thời gian. Nó dễ xảy ra sai sót. Điều này làm giảm hiệu quả và độ tin cậy của quy trình sản xuất. Việc thiếu các phép đo lường chính xác dẫn đến chất lượng sản phẩm không đồng đều. Nó cũng gây lãng phí tài nguyên và chi phí nhân công. Bài viết này phân tích vai trò của việc đo lường kích thước và khoảng cách. Chúng là một trong những ứng dụng quan trọng nhất của Machine Vision. Nó giúp doanh nghiệp hiểu các kỹ thuật và công cụ được sử dụng để đạt được độ chính xác cao.

1. Các phương pháp đo lường trong Machine Vision

Các phương pháp đo lường trong Machine Vision bao gồm hai loại chính: 2D và 3D. Mỗi phương pháp có những nguyên tắc và ứng dụng riêng. Đo lường 2D là một phương pháp. Nó đo lường các thuộc tính. Thuộc tính này là chiều dài, chiều rộng, đường kính và diện tích. Nó được thực hiện trên hình ảnh phẳng 2D.

Nguyên tắc cơ bản là sử dụng các thuật toán xử lý ảnh. Nó sẽ xác định ranh giới của đối tượng. Sau đó, nó tính toán các thuộc tính này dựa trên số lượng điểm ảnh. Ví dụ, chiều dài của một đối tượng có thể được tính bằng cách đếm số điểm ảnh trên một đường thẳng. Sau đó, nó nhân với hệ số chuyển đổi từ pixel sang đơn vị vật lý. Hệ số này được xác định thông qua hiệu chuẩn camera.

Phương pháp này nhanh chóng. Nó đơn giản. Nó rất phù hợp cho các ứng dụng mà đối tượng luôn được đặt phẳng. Nó cũng phù hợp cho các ứng dụng có góc nhìn cố định. Tuy nhiên, nó có một thách thức. Độ chính xác của nó phụ thuộc vào góc nhìn và độ phân giải của hình ảnh. Một sự thay đổi nhỏ về góc nhìn có thể làm sai lệch kết quả. Nó làm cho các đối tượng trông ngắn hơn hoặc dài hơn so với thực tế.

Đo lường 3D là một phương pháp. Nó đo lường các thuộc tính. Thuộc tính này là chiều cao, độ sâu và thể tích. Nó được thực hiện bằng cách sử dụng nhiều hình ảnh hoặc cảm biến đặc biệt. Nguyên tắc chính là xây dựng một mô hình 3D của đối tượng. Sau đó, nó thực hiện các phép đo trên mô hình này. Kỹ thuật này sử dụng quang trắc lập thể (stereoscopic) hoặc ánh sáng cấu trúc (structured light).

Quang trắc lập thể sử dụng hai camera. Nó mô phỏng cách mắt người nhìn thế giới. Nó sẽ chụp hai hình ảnh của cùng một đối tượng từ hai góc khác nhau. Sau đó, nó sử dụng thuật toán. Thuật toán này sẽ tìm các điểm tương ứng trong hai hình ảnh. Nó sẽ tính toán độ sâu. Ánh sáng cấu trúc sử dụng một máy chiếu. Máy chiếu này sẽ chiếu một mẫu ánh sáng lên đối tượng. Mẫu ánh sáng này có thể là các đường thẳng song song hoặc các vân. Máy ảnh sẽ ghi lại hình ảnh. Hình ảnh này sẽ bị biến dạng. Mức độ biến dạng phụ thuộc vào hình dạng của đối tượng. Từ mức độ biến dạng này, hệ thống có thể tái tạo mô hình 3D.

Đo lường 3D có một ưu điểm lớn. Nó cung cấp độ chính xác cao. Nó không bị ảnh hưởng bởi các thay đổi về góc nhìn. Nó rất phù hợp cho các ứng dụng. Các ứng dụng này cần đo lường các đối tượng có hình dạng phức tạp. Một số phương pháp đo lường 3D phổ biến khác bao gồm:

• LIDAR (Light Detection and Ranging): Sử dụng laser. Nó đo khoảng cách từ cảm biến đến đối tượng.
• Time-of-Flight (ToF): Gửi một xung ánh sáng. Nó đo thời gian ánh sáng phản xạ trở lại.
• Đo lường dựa trên hình ảnh (Photogrammetry): Sử dụng một loạt các hình ảnh 2D từ nhiều góc nhìn khác nhau. Sau đó, nó tái tạo mô hình 3D.

2. Các kỹ thuật và công cụ chính

Việc đạt được các phép đo lường chính xác đòi hỏi sự kết hợp của nhiều kỹ thuật xử lý ảnh và công cụ phần mềm. Hiệu chuẩn camera (Camera Calibration) là một bước tiền xử lý ảnh thiết yếu. Mục tiêu là hiệu chỉnh độ méo của hình ảnh. Nó cũng chuyển đổi tọa độ điểm ảnh thành tọa độ vật lý. Tất cả các ống kính camera đều gây ra một số độ méo. Độ méo này là kết quả của sự thay đổi về góc nhìn. Điều này có thể làm cho các đường thẳng trông cong.

Hiệu chuẩn camera giải quyết vấn đề này. Nó sử dụng một mẫu chuẩn (calibration pattern). Mẫu này có thể là một bàn cờ. Mẫu này có kích thước đã biết. Sau đó, nó sử dụng các thuật toán lập trình. Nó sẽ tính toán các thông số của camera. Điều này giúp hệ thống biết chính xác kích thước của mỗi pixel.

Phân đoạn ảnh (Segmentation) là một kỹ thuật. Nó tách đối tượng khỏi nền. Mục tiêu là tạo ra một hình ảnh nhị phân. Hình ảnh này chỉ chứa đối tượng quan tâm. Nó giúp việc đo lường trở nên dễ dàng hơn. Sau khi phân đoạn, tất cả các điểm ảnh của đối tượng đều có cùng một giá trị. Điều này cho phép hệ thống dễ dàng xác định các cạnh của đối tượng. Nó giúp tính toán các thuộc tính như chu vi và diện tích.

Phân đoạn ảnh là một bước không thể thiếu. Nó đảm bảo các phép đo lường được thực hiện trên đối tượng chính xác. Trích xuất đặc trưng (Feature Extraction) là một kỹ thuật. Nó xác định các đặc trưng của đối tượng. Ví dụ, các cạnh, các lỗ, hoặc các điểm mốc. Mục tiêu là giúp xác định các điểm bắt đầu và kết thúc của một phép đo. Ví dụ, để đo đường kính của một lỗ khoan, hệ thống cần tìm các điểm trên đường tròn của lỗ.

Trích xuất đặc trưng sẽ xác định các điểm này. Sau đó, nó sẽ tính toán khoảng cách giữa chúng. Các đặc trưng này cũng có thể được sử dụng để căn chỉnh đối tượng. Nó giúp đảm bảo các phép đo lường được thực hiện ở cùng một vị trí. Các thư viện phần mềm cung cấp các công cụ cần thiết. Nó giúp thực hiện tất cả các bước trên.

OpenCV là một trong những thư viện xử lý ảnh mã nguồn mở phổ biến nhất. Nó cung cấp các hàm để thực hiện hiệu chuẩn camera, phân đoạn ảnh, và trích xuất đặc trưng. Nó cũng cung cấp các thuật toán để thực hiện các phép đo lường. Ngoài ra, có các thư viện chuyên dụng khác. Ví dụ:

• Halcon: Một thư viện thương mại. Nó cung cấp các thuật toán đo lường hiệu suất cao. Nó có các công cụ rất mạnh mẽ để đo lường 3D và kiểm tra bề mặt.
• Matrox Imaging Library (MIL): Một thư viện mạnh mẽ khác. Nó được thiết kế cho các ứng dụng Machine Vision phức tạp. Nó cung cấp các công cụ để đo lường, nhận dạng và kiểm tra.
• Point Cloud Library (PCL): Một thư viện mã nguồn mở. Nó được thiết kế để xử lý dữ liệu đám mây điểm 3D. Nó rất hữu ích cho các ứng dụng đo lường 3D.

3. Ứng dụng trong sản xuất công nghiệp

Các phép đo lường kích thước và khoảng cách là nền tảng của nhiều ứng dụng trong sản xuất công nghiệp.

Kiểm tra chất lượng và kiểm soát kích thước là một ứng dụng quan trọng. Vấn đề là các sản phẩm không đồng nhất về kích thước. Chúng có thể có các khuyết tật nhỏ. Các khuyết tật này có thể làm cho sản phẩm không đạt tiêu chuẩn. Giải pháp là sử dụng Machine Vision để đo lường kích thước của từng sản phẩm. Nó sẽ loại bỏ các sản phẩm không đạt tiêu chuẩn. Ví dụ, trong sản xuất bulong, hệ thống có thể đo đường kính và chiều dài của bulong. Nó có thể so sánh chúng với các thông số kỹ thuật. Nếu một bulong không đạt tiêu chuẩn, nó sẽ bị loại bỏ tự động. Điều này giúp đảm bảo chất lượng sản phẩm. Nó làm giảm lãng phí.

Kiểm tra lắp ráp và định vị thành phần là một ứng dụng quan trọng khác. Vấn đề là các thành phần cần được lắp ráp với độ chính xác cao. Một sai sót nhỏ có thể làm hỏng sản phẩm. Giải pháp là đo lường vị trí và khoảng cách giữa các thành phần. Nó sẽ đảm bảo chúng được lắp ráp đúng vị trí. Ví dụ, trong sản xuất điện tử, hệ thống Machine Vision có thể đo khoảng cách giữa các chân của một vi mạch. Nó có thể xác định xem chúng có được đặt đúng vị trí không. Điều này giúp đảm bảo rằng bảng mạch hoạt động đúng.

Tự động hóa robot là một ứng dụng. Vấn đề là robot cần biết vị trí và kích thước của đối tượng. Điều này để có thể gắp và đặt chúng một cách chính xác. Giải pháp là đo lường kích thước và vị trí của đối tượng. Sau đó, nó cung cấp dữ liệu cho robot. Ví dụ, một robot cần gắp một sản phẩm trên băng chuyền. Hệ thống Machine Vision sẽ chụp ảnh sản phẩm. Nó sẽ đo lường kích thước và vị trí của sản phẩm. Sau đó, nó sẽ gửi tọa độ đến robot. Robot có thể gắp sản phẩm một cách chính xác.

4. Kết luận

Đo lường kích thước và khoảng cách là một ứng dụng cốt lõi của Machine Vision. Nó giải quyết các vấn đề liên quan đến độ chính xác và hiệu quả. Nó giúp cải thiện hiệu quả và độ chính xác của sản xuất. Việc áp dụng đúng các kỹ thuật này là rất cần thiết. Nó giúp các doanh nghiệp xây dựng các hệ thống tầm nhìn máy đáng tin cậy. Điều này giúp tăng năng suất và giảm chi phí. Một chiến lược hiệu quả là kết hợp các phương pháp đo lường 2D và 3D. Ví dụ, sử dụng đo lường 2D cho các phép đo đơn giản. Sau đó, sử dụng đo lường 3D cho các phép đo phức tạp. Việc này giúp tối ưu hóa chi phí. Nó cũng đảm bảo độ chính xác. Việc đầu tư vào các kỹ năng này là một khoản đầu tư chiến lược.