Các thành phần cơ bản của hệ thống thị giác máy: Từ lý thuyết đến thực tiễn

Thị giác máy (Machine Vision) là một hệ thống phức hợp, kết hợp chặt chẽ giữa phần cứng và phần mềm để thực hiện các tác vụ tự động hóa trong sản xuất. Không chỉ là công cụ kiểm tra, đo lường và hướng dẫn, công nghệ này đóng vai trò then chốt trong việc đảm bảo độ chính xác và tin cậy của quy trình hiện đại. Bài viết sẽ phân tích từng thành phần – từ chiếu sáng, ống kính, camera đến phần mềm xử lý – để mang đến cái nhìn toàn diện về kiến trúc Thị giác máy và giá trị chiến lược của nó với doanh nghiệp.

1. Các thành phần cốt lõi của hệ thống Thị giác máy

1.1. Thiết bị chiếu sáng (Lighting)

Vai trò của thiết bị chiếu sáng trong hệ thống Thị giác máy là tạo ra hình ảnh với độ tương phản tối ưu, làm nổi bật các đặc điểm cần kiểm tra và che đi những yếu tố nhiễu không mong muốn. Ánh sáng đóng vai trò quan trọng đến mức các chuyên gia thường nói rằng, việc lựa chọn ánh sáng phù hợp có thể giải quyết tới 80% bài toán Thị giác máy ngay từ ban đầu.

Bởi lẽ, nếu hình ảnh đầu vào đã rõ nét, các thuật toán xử lý sau đó sẽ trở nên đơn giản, nhanh chóng và chính xác hơn rất nhiều. Ngược lại, một hình ảnh chất lượng kém, mờ nhòe hoặc có nhiều bóng sẽ đòi hỏi các thuật toán phức tạp hơn và dễ dẫn đến sai sót. Có nhiều loại ánh sáng được sử dụng, tùy thuộc vào đặc tính bề mặt và hình dạng của vật thể.

• Ánh sáng truyền qua (Backlight): Ánh sáng này được đặt phía sau đối tượng, chiếu xuyên qua nó. Cách chiếu sáng này tạo ra hình ảnh đen trắng sắc nét với ranh giới rõ ràng, lý tưởng để đo lường kích thước, xác định hình dạng hoặc phát hiện các lỗ hổng.
• Ánh sáng khuếch tán (Diffused Light): Loại ánh sáng này chiếu đều từ nhiều hướng, thường sử dụng một mái vòm khuếch tán. Nó giúp loại bỏ hoàn toàn các điểm sáng chói (glare) và bóng, rất hiệu quả khi kiểm tra các bề mặt phản chiếu như kim loại, kính hoặc nhựa bóng.
• Ánh sáng trường tối (Dark Field): Ánh sáng được chiếu từ một góc rất thấp, gần như song song với bề mặt vật thể. Phương pháp này không chiếu sáng bề mặt phẳng, nhưng làm nổi bật các khuyết tật nhỏ như vết xước, vết nứt hoặc bụi bẩn, khiến chúng phát sáng trên nền tối.
• Ánh sáng vòng (Ring Light): Là một trong những loại phổ biến nhất, ánh sáng vòng chiếu sáng đều từ phía trước, giúp tạo ra một hình ảnh đồng nhất và phù hợp cho nhiều ứng dụng tổng quát, đặc biệt khi vật thể có bề mặt mờ.

1.2. Ống kính (Lens)

Ống kính có nhiệm vụ cốt lõi là tập trung ánh sáng phản xạ từ vật thể lên cảm biến của camera, quyết định chất lượng hình ảnh, độ sắc nét và độ méo hình. Việc lựa chọn ống kính phải dựa trên nhiều thông số kỹ thuật, bao gồm Trường nhìn (Field of View – FoV), Khoảng cách làm việc (Working Distance – WD), và độ phân giải cần thiết để phân biệt các chi tiết nhỏ nhất.

Ví dụ: một bài toán cần kiểm tra một con chip siêu nhỏ sẽ yêu cầu một ống kính có độ phân giải rất cao và WD ngắn, trong khi một bài toán kiểm tra toàn bộ bảng điều khiển xe hơi sẽ cần một ống kính có FoV rộng.

• Trường nhìn (FoV) là khu vực thực tế mà ống kính có thể quan sát, ảnh hưởng trực tiếp đến kích thước của vật thể mà hệ thống có thể nhìn thấy.
• Khoảng cách làm việc (WD) là khoảng cách từ đầu ống kính đến bề mặt vật thể, một thông số quan trọng để thiết lập hệ thống.
• Độ phân giải của ống kính, được đo bằng các cặp đường trên mỗi milimet (lp/mm), xác định khả năng của nó trong việc phân biệt các chi tiết nhỏ nhất, đảm bảo hình ảnh đầu ra đủ rõ ràng cho quá trình xử lý.

Ngoài các ống kính tiêu chuẩn, Thị giác máy còn sử dụng các loại ống kính chuyên dụng:

• Ống kính Telecentric: Đây là loại ống kính đặc biệt có khả năng loại bỏ hoàn toàn hiệu ứng phối cảnh, giúp đo lường kích thước vật thể một cách chính xác bất kể khoảng cách của vật thể đó so với ống kính. Điều này cực kỳ quan trọng đối với các ứng dụng đo lường chính xác, nơi mà ngay cả sự sai lệch nhỏ nhất cũng có thể dẫn đến kết quả sai.
• Ống kính Macro: Được thiết kế đặc biệt để chụp các vật thể rất nhỏ với độ phóng đại cao. Ống kính macro lý tưởng cho các ứng dụng như kiểm tra linh kiện điện tử nhỏ hoặc các chi tiết cơ khí vi mô.

1.3. Camera

Camera đóng vai trò là “mắt” của hệ thống Thị giác máy, chuyển đổi ánh sáng mà nó nhận được từ ống kính thành tín hiệu điện tử, tạo ra hình ảnh số mà phần mềm có thể xử lý. Việc lựa chọn camera phụ thuộc vào độ phân giải và tốc độ khung hình yêu cầu của ứng dụng. Camera độ phân giải cao sẽ cho hình ảnh chi tiết hơn, trong khi tốc độ khung hình cao sẽ cho phép hệ thống kiểm tra các vật thể di chuyển nhanh trên băng chuyền.

Có hai loại cảm biến chính được sử dụng trong camera công nghiệp:

• CCD (Charge-Coupled Device): Cảm biến này thường cho hình ảnh chất lượng cao và ít nhiễu hơn, nhưng tốc độ đọc dữ liệu chậm hơn.
• CMOS (Complementary Metal-Oxide Semiconductor): Cảm biến hiện đại, có tốc độ đọc dữ liệu nhanh hơn và tiêu thụ ít điện năng hơn. Cảm biến CMOS hiện đang là lựa chọn phổ biến nhất trong các ứng dụng công nghiệp tốc độ cao.

Ngoài ra, tùy thuộc vào quy trình sản xuất, người ta sử dụng các loại camera khác nhau:

• Camera Area Scan: Đây là loại camera phổ biến nhất, chụp toàn bộ hình ảnh cùng một lúc, phù hợp cho các vật thể tĩnh hoặc di chuyển chậm.
• Camera Line Scan: Chụp từng dòng pixel một, thường được sử dụng cho các ứng dụng có băng chuyền tốc độ cao. Bằng cách kết hợp các dòng này lại, hệ thống có thể tạo ra hình ảnh toàn bộ của một vật thể dài hoặc di chuyển liên tục.

1.4. Phần cứng xử lý (Processor)

Bộ xử lý là “bộ não” của hệ thống, thực hiện các thuật toán phức tạp để phân tích hình ảnh và đưa ra quyết định. Tùy thuộc vào độ phức tạp của bài toán, bộ xử lý có thể là một PC công nghiệp, một PLC tích hợp, hoặc một bộ xử lý nhúng.

• PC công nghiệp (Industrial PC): Mạnh mẽ và linh hoạt, thường được sử dụng cho các tác vụ phức tạp đòi hỏi nhiều tính toán, như xử lý hình ảnh 3D hoặc áp dụng các thuật toán Học sâu (Deep Learning).
• PLC (Programmable Logic Controller): Được sử dụng để điều khiển các thiết bị ngoại vi như robot, động cơ, và bộ loại sản phẩm. Một số PLC hiện đại có tích hợp mô-đun Thị giác máy, cho phép thực hiện các tác vụ đơn giản một cách nhanh chóng.
• Bộ xử lý nhúng (Embedded Processor): Nhỏ gọn, tiết kiệm năng lượng, được tích hợp trực tiếp vào thiết bị hoặc máy móc. Đây là lựa chọn lý tưởng cho các hệ thống chuyên dụng, có kích thước nhỏ gọn và chi phí thấp hơn.

1.5. Phần mềm Thị giác máy (Software)

Phần mềm là linh hồn của hệ thống, nơi các thuật toán xử lý hình ảnh được thực hiện để phân tích dữ liệu và đưa ra kết quả. Phần mềm quyết định khả năng của hệ thống trong việc nhận diện, đo lường, và phân loại vật thể.

• Xử lý hình ảnh: Đây là bước đầu tiên, bao gồm việc cải thiện hình ảnh bằng cách loại bỏ nhiễu, điều chỉnh độ sáng, độ tương phản và lọc các yếu tố không mong muốn.
• Nhận diện đối tượng: Phát hiện và nhận diện các đối tượng trong hình ảnh, chẳng hạn như định vị một con chip trên bo mạch hoặc xác định vị trí của một vết nứt trên bề mặt.
• Đo lường: Thực hiện các phép đo chính xác về kích thước, khoảng cách, và góc của các đối tượng.
• Phân loại: Sắp xếp các đối tượng dựa trên các đặc tính đã được xác định, ví dụ: phân loại sản phẩm tốt (OK) và sản phẩm lỗi (NG).
• Giao diện người dùng (GUI): Cung cấp giao diện trực quan cho người vận hành để dễ dàng điều khiển, giám sát hệ thống và xem kết quả.

Có nhiều thư viện và phần mềm phổ biến trong lĩnh vực này:

• OpenCV: Một thư viện mã nguồn mở mạnh mẽ, cung cấp hàng nghìn thuật toán xử lý hình ảnh và Thị giác máy.
• Halcon và VisionPro: Các phần mềm thương mại hàng đầu, cung cấp các công cụ mạnh mẽ, linh hoạt và dễ sử dụng cho nhiều ứng dụng phức tạp.

2. Mối quan hệ giữa các thành phần và quy trình hoạt động

Chất lượng của mỗi thành phần đều ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu suất của toàn bộ hệ thống. Một hệ thống Thị giác máy chỉ thực sự hiệu quả khi tất cả các thành phần được lựa chọn và cấu hình phù hợp với nhau. Một camera có độ phân giải cao sẽ không phát huy tác dụng nếu ống kính không đủ sắc nét hoặc nếu ánh sáng không làm nổi bật được đối tượng.

Tương tự, một hệ thống phần cứng mạnh mẽ cũng sẽ trở nên vô nghĩa nếu phần mềm không có các thuật toán tối ưu để xử lý hình ảnh. Quy trình hoạt động của một hệ thống Thị giác máy tuân theo một chuỗi logic, có sự phối hợp chặt chẽ giữa các thành phần:

• Chiếu sáng: Thiết bị chiếu sáng làm nổi bật các đặc trưng của vật thể để chuẩn bị cho bước thu nhận hình ảnh.
• Thu nhận hình ảnh: Ống kính tập trung ánh sáng phản xạ từ vật thể vào cảm biến của Camera, tạo ra một hình ảnh số chất lượng cao.
• Xử lý hình ảnh: Tín hiệu hình ảnh từ camera được truyền đến Phần cứng xử lý, nơi Phần mềm Thị giác máy thực hiện các thuật toán phân tích.
• Phân tích và ra quyết định: Phần mềm phân tích hình ảnh, đưa ra kết quả (ví dụ: OK/NG), và gửi tín hiệu điều khiển tới các thiết bị ngoại vi như cánh tay robot để loại sản phẩm hoặc hệ thống báo động.

3. Các thành phần mở rộng và tích hợp

Ngoài các thành phần cốt lõi, một hệ thống Thị giác máy hoàn chỉnh còn có các thành phần phụ trợ và khả năng tích hợp với các hệ thống khác. Các thành phần này đảm bảo hệ thống hoạt động ổn định và hiệu quả trong môi trường công nghiệp khắc nghiệt.

Các thành phần phụ trợ:

• Cáp và kết nối: Cáp tốc độ cao (ví dụ: GigE, USB 3.0) đảm bảo truyền dữ liệu ổn định và nhanh chóng từ camera đến bộ xử lý.
• Bộ điều khiển: Quản lý các thiết bị phụ trợ, đồng bộ hóa hoạt động của camera và hệ thống chiếu sáng.
• Vỏ bảo vệ: Bảo vệ các thành phần nhạy cảm như camera và ống kính khỏi bụi bẩn, nước, và các tác nhân gây hại khác trong môi trường nhà máy.

Tích hợp với các hệ thống khác:

• Robot: Một trong những ứng dụng phổ biến nhất là tích hợp Thị giác máy với robot. Hệ thống Thị giác máy hướng dẫn robot công nghiệp và robot cộng tác thực hiện các nhiệm vụ gắp đặt (pick-and-place) và lắp ráp một cách chính xác.
• PLC và MES: Hệ thống Thị giác máy thường được tích hợp với PLC (Programmable Logic Controller) để tự động hóa các quy trình sản xuất và với MES (Manufacturing Execution System) để lưu trữ và quản lý dữ liệu sản xuất.

4. Kết luận

Thị giác máy là một hệ thống phức tạp nhưng có cấu trúc rõ ràng, đòi hỏi sự phối hợp chặt chẽ giữa phần cứng và phần mềm. Từ ánh sáng, ống kính, camera đến bộ xử lý và phần mềm, mỗi thành phần đều giữ vai trò quan trọng và phải được lựa chọn phù hợp với yêu cầu cụ thể. Để triển khai hiệu quả, doanh nghiệp cần cái nhìn tổng thể và chiến lược. Với sự hỗ trợ của AI, Deep Learning và IoT, Thị giác máy sẽ ngày càng thông minh hơn, có khả năng tự học, tự thích nghi và tối ưu hóa quy trình sản xuất một cách toàn diện.