Nhận diện biên và trích xuất đặc trưng trong Machine Vision: Công cụ phân tích hình ảnh cốt lõi

Machine Vision đóng vai trò như một công nghệ cốt lõi trong ngành sản xuất công nghiệp, nơi nó cung cấp khả năng quan sát và kiểm soát chất lượng sản phẩm. Các hệ thống này hoạt động dựa trên việc thu thập và phân tích dữ liệu hình ảnh. Tuy nhiên, dữ liệu hình ảnh thô thường quá phức tạp. Nó chứa một lượng lớn thông tin không cần thiết. Các hệ thống cần “tóm tắt” hình ảnh. Chúng cần chuyển đổi hình ảnh thành các thông tin có ý nghĩa. Việc này giúp các thuật toán xử lý dữ liệu một cách hiệu quả hơn. Nếu không có quá trình này, các hệ thống Machine Vision sẽ gặp khó khăn. Nó sẽ không thể phân biệt được các đối tượng với nền của chúng. Bài viết này phân tích vai trò của nhận diện biên và đặc trưng (feature extraction).

1. Nhận diện biên là gì và tại sao nó lại quan trọng?

Nhận diện biên là một quá trình. Nó xác định các ranh giới. Ranh giới này là nơi có sự thay đổi đột ngột về cường độ điểm ảnh trong một hình ảnh. Một “biên” có thể là đường viền của một vật thể, một vết nứt nhỏ trên bề mặt, hoặc một sự thay đổi màu sắc đột ngột. Kỹ thuật này chuyển đổi một hình ảnh thô phức tạp thành một bản đồ đơn giản. Bản đồ này chỉ chứa các đường viền quan trọng. Kỹ thuật này giúp hệ thống định vị các đối tượng. Nó cũng giúp hệ thống phân biệt chúng với nền. Việc này làm giảm đáng kể lượng dữ liệu cần xử lý. Một hình ảnh ban đầu có thể có hàng triệu điểm ảnh.

Sau khi nhận diện biên, chỉ còn lại một số ít các điểm ảnh. Các điểm ảnh này tạo thành các đường viền. Việc này giúp tăng tốc độ của các thuật toán tiếp theo. Nó giúp tăng tốc độ phân tích dữ liệu. Nhận diện biên là một bước tiền xử lý ảnh thiết yếu. Nó làm giảm sự phức tạp của hình ảnh. Nó cung cấp một bản tóm tắt có cấu trúc của hình ảnh. Bản tóm tắt này chỉ tập trung vào các thông tin quan trọng. Việc này giúp cải thiện độ chính xác và hiệu suất của các hệ thống tầm nhìn máy. Nó giúp Machine Vision nhận dạng các vật thể một cách nhanh chóng. Nó giúp hệ thống đưa ra các quyết định chính xác hơn.

2. Các kỹ thuật nhận diện biên chính

Các thuật toán nhận diện biên khác nhau có độ phức tạp và hiệu quả khác nhau. Việc lựa chọn thuật toán phù hợp phụ thuộc vào yêu cầu của ứng dụng.

2.1. Bộ lọc Sobel

Bộ lọc Sobel là một phương pháp đơn giản. Nó sử dụng hai bộ lọc 3×3 để ước tính đạo hàm gradient của cường độ hình ảnh. Nó tính toán sự thay đổi cường độ theo cả hai hướng: ngang (G_x) và dọc (G_y). Kết quả là một hình ảnh gradient. Các giá trị lớn nhất trong hình ảnh này tương ứng với các cạnh. Bộ lọc này giúp phát hiện các cạnh ngang và dọc. Nó có thể được sử dụng để tìm đường viền của các đối tượng đơn giản.

Ưu điểm:

• Đơn giản và nhanh chóng: Thuật toán rất dễ triển khai và có tốc độ xử lý cao.
• Hiệu quả: Phù hợp với các ứng dụng không yêu cầu độ chính xác cao.

Nhược điểm:

• Nhạy cảm với nhiễu: Các hạt nhiễu nhỏ có thể tạo ra các cạnh giả.
• Các cạnh có thể bị đứt quãng: Các cạnh yếu hoặc các cạnh trong vùng có ánh sáng không đều có thể không được phát hiện.

2.2. Bộ lọc Canny

Bộ lọc Canny là một thuật toán đa giai đoạn. Nó được xem là một trong những thuật toán nhận diện biên hiệu quả nhất. Nó bao gồm nhiều bước để đảm bảo độ chính xác cao và giảm thiểu nhiễu. Các bước của thuật toán Canny:

• Làm mờ Gaussian: Hình ảnh được làm mờ nhẹ. Điều này để loại bỏ nhiễu ngẫu nhiên. Nó đảm bảo các cạnh được phát hiện là các cạnh thực sự của đối tượng.
• Tìm gradient: Gradient cường độ và hướng của từng điểm ảnh được tính toán. Nó cho biết tốc độ thay đổi cường độ tại mỗi điểm ảnh.
• Loại bỏ các pixel không phải là biên (Non-maximum Suppression): Các pixel không phải là cực đại địa phương trong hướng gradient sẽ bị loại bỏ. Việc này đảm bảo các cạnh chỉ có một pixel độ dày.
• Ngưỡng hóa kép (Double Thresholding): Hai ngưỡng được sử dụng. Một ngưỡng cao và một ngưỡng thấp. Các pixel có cường độ gradient cao hơn ngưỡng cao được xác định là các cạnh mạnh. Các pixel có cường độ gradient thấp hơn ngưỡng thấp sẽ bị loại bỏ. Các pixel ở giữa được kiểm tra.

3. Trích xuất đặc trưng là gì và tại sao nó lại quan trọng?

Trích xuất đặc trưng là một quá trình. Nó lấy thông tin có ý nghĩa. Thông tin này là các thuộc tính như hình dạng, kết cấu và màu sắc từ các đối tượng đã được nhận diện. Sau khi nhận diện biên, các đối tượng đã được định vị. Bước tiếp theo là hiểu chúng. Trích xuất đặc trưng biến đổi các vùng hình ảnh thành các mô tả định lượng. Các mô tả này có thể được sử dụng bởi các thuật toán phân loại ảnh và phát hiện đối tượng. Quá trình này giúp các thuật toán Machine Vision phân biệt giữa các đối tượng.

Ví dụ, nó có thể giúp phân biệt một con ốc với một chiếc đai ốc. Mặc dù cả hai đều là các vật thể kim loại, chúng có các đặc trưng khác nhau về hình dạng (hình tròn và hình lục giác), kết cấu (rãnh ren) và kích thước. Các đặc trưng này được trích xuất. Chúng tạo ra một “hồ sơ” độc đáo cho từng đối tượng. Hồ sơ này giúp các thuật toán đưa ra các quyết định chính xác.

4. Các kỹ thuật trích xuất đặc trưng chính

Các kỹ thuật trích xuất đặc trưng có thể được chia thành hai loại: truyền thống và dựa trên Học sâu.

4.1. Đặc trưng dựa trên hình dạng (Shape-based Features)

Đặc trưng dựa trên hình dạng là các thuộc tính định lượng của hình dạng một đối tượng. Chúng bao gồm các thuộc tính như chu vi, diện tích, tỷ lệ khung hình và độ tròn.

• Chu vi và Diện tích: Dùng để đo kích thước của đối tượng.
• Tỷ lệ khung hình (Aspect Ratio): Tỷ lệ giữa chiều dài và chiều rộng của đối tượng. Nó giúp phân biệt các vật thể hình tròn với các vật thể hình elip.
• Độ tròn (Roundness): Đo mức độ gần giống hình tròn của một đối tượng.

Ứng dụng: Các đặc trưng này rất hữu ích. Chúng giúp phân biệt các vật thể hình tròn và hình vuông trên dây chuyền sản xuất. Chúng cũng có thể được sử dụng để kiểm tra các lỗ khoan có đúng kích thước không.

4.2. Đặc trưng dựa trên kết cấu (Texture-based Features)

Đặc trưng dựa trên kết cấu mô tả độ mịn hoặc độ thô của một bề mặt. Chúng giúp hệ thống phân biệt các bề mặt khác nhau.

• Phân tích độ xám (Gray-level Co-occurrence Matrix – GLCM): GLCM là một phương pháp thống kê. Nó đo tần suất xuất hiện của các cặp điểm ảnh có giá trị độ xám cụ thể. Các đặc trưng được trích xuất từ ma trận này.
• Bộ lọc Gabor: Bộ lọc Gabor rất hữu ích. Nó giúp phát hiện các kết cấu lặp lại.

Ứng dụng: Các đặc trưng này được sử dụng để phát hiện các khuyết tật trên bề mặt nhẵn. Ví dụ, nó có thể phát hiện các vết rỗ trên bề mặt kim loại. Nó cũng có thể được sử dụng để phân loại các loại vải.

4.3. Đặc trưng dựa trên Học sâu (Deep Learning-based Features)

Các mạng nơ-ron Học sâu học cách trích xuất các đặc trưng phức tạp một cách tự động từ dữ liệu hình ảnh. Các mạng nơ-ron tích chập (CNN) là các mô hình được sử dụng phổ biến nhất. Các lớp đầu tiên của CNN học các đặc trưng đơn giản như cạnh và đường. Các lớp sâu hơn học các đặc trưng phức tạp hơn như hình dạng, kết cấu và các đặc điểm của đối tượng.

Ưu điểm:

• Khả năng xử lý các đặc trưng tinh vi: Nó có thể nhận dạng các đặc trưng mà các phương pháp truyền thống không thể.
• Tự động học: Nó loại bỏ nhu cầu lập trình thủ công các đặc trưng. Điều này giúp giảm thời gian phát triển.

Nhược điểm:

• Đòi hỏi lượng lớn dữ liệu huấn luyện: Các mô hình này cần hàng ngàn hình ảnh được gán nhãn để hoạt động hiệu quả.
• Yêu cầu tài nguyên tính toán mạnh: Việc huấn luyện và triển khai các mô hình này cần các GPU mạnh.

5. Ứng dụng của nhận diện biên và trích xuất đặc trưng trong sản xuất công nghiệp

Các kỹ thuật nhận diện biên và trích xuất đặc trưng là nền tảng cho nhiều ứng dụng quan trọng.

5.1. Kiểm tra chất lượng và phát hiện lỗi

Vấn đề: Các nhà sản xuất cần đảm bảo sản phẩm không có khuyết tật. Các khuyết tật như vết nứt hoặc trầy xước rất khó phát hiện bằng mắt thường.

Giải pháp: Các hệ thống Machine Vision sử dụng nhận diện biên để tìm các vết nứt. Vết nứt thường là một sự thay đổi đột ngột về cường độ điểm ảnh. Sau khi vết nứt được nhận diện, trích xuất đặc trưng sẽ được sử dụng. Nó đo chiều dài và độ dày của vết nứt. Điều này giúp hệ thống phân loại vết nứt. Hệ thống có thể quyết định sản phẩm đó có đạt tiêu chuẩn chất lượng không.

5.2. Phân loại sản phẩm

Vấn đề: Các nhà máy thường sản xuất nhiều loại sản phẩm trên cùng một dây chuyền. Việc phân loại thủ công rất tốn thời gian.

Giải pháp: Trích xuất đặc trưng hình dạng và kích thước giúp tự động phân loại. Một camera chụp ảnh sản phẩm. Hệ thống sử dụng trích xuất đặc trưng để nhận dạng hình dạng. Nó cũng đo kích thước của sản phẩm. Sau đó, nó so sánh các đặc trưng này với các hồ sơ đã có sẵn. Hệ thống có thể xác định loại sản phẩm đó. Ví dụ, nó có thể phân biệt giữa một chai nước 500ml và một chai 1L.

5.3. Tự động hóa robot

Vấn đề: Robot cần biết vị trí và loại của đối tượng. Điều này để có thể gắp và đặt chúng một cách chính xác.

Giải pháp: Nhận diện biên giúp định vị đối tượng. Nó cung cấp tọa độ và hướng của đối tượng. Sau đó, trích xuất đặc trưng được sử dụng. Nó xác định loại đối tượng. Nó cũng xác định các điểm gắp phù hợp. Điều này giúp robot gắp các đối tượng một cách chính xác. Nó tăng hiệu quả của toàn bộ quy trình tự động hóa.

6. Kết luận

Nhận diện biên và đặc trưng là hai kỹ thuật cơ bản. Chúng giúp hệ thống Machine Vision chuyển đổi hình ảnh thành thông tin có ý nghĩa. Các kỹ thuật này tạo ra nền tảng cho kiểm tra chất lượng tự động. Việc kết hợp các phương pháp truyền thống và hiện đại sẽ tối ưu hóa hiệu suất. Nó giúp các doanh nghiệp nâng cao năng suất và giảm chi phí. Một chiến lược hiệu quả là kết hợp các phương pháp này. Việc đầu tư vào các kỹ năng này là một khoản đầu tư chiến lược. Nó đảm bảo sự thành công của doanh nghiệp trong kỷ nguyên tự động hóa công nghiệp.