Ứng dụng giải pháp Machine Vision trong nhà máy điện tử

Trong ngành công nghiệp điện tử, chất lượng sản phẩm và hiệu quả sản xuất luôn là những yếu tố quyết định sự thành công và khả năng cạnh tranh. Một trong những công nghệ đang được áp dụng rộng rãi để cải thiện quy trình sản xuất là Machine Vision (Xử lý hình ảnh công nghiệp). Giải pháp Machine Vision trong nhà máy điện tử, sử dụng các hệ thống camera và phần mềm thông minh để tự động kiểm tra và giám sát quy trình sản xuất, đem lại nhiều lợi ích vượt trội cho các nhà máy điện tử. 

1. Định nghĩa về Machine Vision

Machine Vision (thị giác máy) là công nghệ sử dụng hệ thống camera, cảm biến hình ảnh và phần mềm xử lý dữ liệu để tự động thu thập, phân tích và đưa ra quyết định dựa trên hình ảnh. Trong ngành sản xuất, đặc biệt là lĩnh vực điện tử, Machine Vision đóng vai trò quan trọng trong việc kiểm tra chất lượng, định vị lắp ráp và tự động hóa quy trình sản xuất.

2. Các thành phần chính của hệ thống Machine Vision

Hệ thống Machine Vision trong nhà máy điện tử bao gồm nhiều thành phần quan trọng, giúp thực hiện các nhiệm vụ kiểm tra, đo lường và hướng dẫn tự động. Dưới đây là bốn thành phần cốt lõi:

2.1. Camera 3D

Camera 3D là thiết bị quan trọng trong hệ thống Machine Vision, giúp thu thập hình ảnh sản phẩm với độ chính xác cao. So với camera 2D truyền thống, camera 3D có thể:

• Chụp ảnh đối tượng ở nhiều góc độ, tạo ra mô hình 3D chính xác.
• Đo độ sâu và phát hiện lỗi bề mặt trên các linh kiện điện tử nhỏ.
• Hỗ trợ kiểm tra mối hàn, căn chỉnh linh kiện trên PCB với độ chính xác micromet.

2.2. Bộ xử lý hình ảnh

Sau khi camera thu thập dữ liệu, bộ xử lý hình ảnh sẽ thực hiện các tác vụ:

• Xử lý dữ liệu hình ảnh thô thành thông tin có thể phân tích.
• Áp dụng các thuật toán nhận dạng mẫu, phát hiện lỗi và đo lường kích thước.
• Truyền dữ liệu đến hệ thống điều khiển để đưa ra quyết định nhanh chóng.
• Bộ xử lý có thể là máy tính công nghiệp hoặc các bộ xử lý nhúng tích hợp trong hệ thống.

2.3. Phần mềm phân tích dữ liệu

Phần mềm là yếu tố giúp Machine Vision hoạt động hiệu quả, với các chức năng chính:

• Phân tích hình ảnh và nhận diện đối tượng bằng trí tuệ nhân tạo (AI).
• Kiểm tra thông số kỹ thuật, phát hiện lỗi sản phẩm.
• Kết nối với hệ thống quản lý sản xuất để báo cáo và tối ưu quy trình.

2.4. Hệ thống chiếu sáng

Ánh sáng đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo chất lượng hình ảnh đầu vào. Hệ thống chiếu sáng giúp:

• Giảm nhiễu và tăng độ tương phản của hình ảnh.
• Chiếu sáng theo nhiều góc độ để phát hiện lỗi nhỏ trên bề mặt linh kiện.
• Cải thiện độ chính xác của việc đọc mã vạch và ký tự trên sản phẩm.

Với sự kết hợp của các thành phần trên, hệ thống Machine Vision giúp nhà máy điện tử tự động hóa kiểm tra chất lượng, nâng cao năng suất và giảm thiểu lỗi sản xuất.

Machine Vision giúp phân tích và phát hiện lỗi ngoại quan trên bề mặt sản phẩm

3. Lợi ích của giải pháp Machine Vision trong nhà máy điện tử

3.1. Nâng cao độ chính xác và tốc độ kiểm tra

Máy móc trong các nhà máy điện tử phải thực hiện các kiểm tra phức tạp và tỉ mỉ trên từng chi tiết sản phẩm. Giải pháp Machine Vision giúp nâng cao độ chính xác trong việc phát hiện các lỗi, đặc biệt là trong các công đoạn cần độ phân giải cao như kiểm tra các bo mạch điện tử (PCB), các linh kiện vi mô, hay các mối hàn nhỏ. Các hệ thống này sử dụng camera với độ phân giải cao và các thuật toán xử lý hình ảnh tiên tiến để xác định các khuyết tật mà mắt người có thể bỏ qua. Bên cạnh đó, hệ thống Machine Vision có thể thực hiện kiểm tra với tốc độ nhanh chóng, giảm thiểu thời gian dừng máy và tối ưu hóa quy trình sản xuất.

3.2. Tăng năng suất và giảm lỗi sản xuất

Việc kiểm tra thủ công có thể tốn nhiều thời gian và dễ gây ra sai sót. Máy móc tự động hoá các quy trình kiểm tra, giúp tăng năng suất sản xuất một cách đáng kể. Bởi vì các hệ thống này có thể hoạt động liên tục mà không cần nghỉ ngơi, việc sử dụng Machine Vision sẽ giúp tối ưu hóa dòng chảy sản xuất. Hơn nữa, các hệ thống Machine Vision có khả năng kiểm tra đồng loạt nhiều sản phẩm trong thời gian ngắn, từ đó giảm bớt tắc nghẽn trong quy trình sản xuất. Điều này dẫn đến việc tăng năng suất mà không làm giảm chất lượng sản phẩm, từ đó giảm tỷ lệ hàng lỗi và tiết kiệm chi phí.

3.3. Cải thiện chất lượng sản phẩm và giảm tỷ lệ hàng lỗi

Giải pháp Machine Vision không chỉ giúp kiểm tra các khiếm khuyết vật lý mà còn giúp giám sát các thông số kỹ thuật như độ chính xác của kích thước, độ hoàn thiện bề mặt hay độ chính xác của các mối hàn. Nhờ khả năng phát hiện các lỗi từ rất sớm trong quá trình sản xuất, các hệ thống này giúp cải thiện chất lượng sản phẩm và giảm tỷ lệ hàng lỗi. Điều này có tác động trực tiếp đến sự hài lòng của khách hàng và giảm thiểu các chi phí bảo hành hoặc trả lại sản phẩm.

3.4. Giảm chi phí nhân công và tối ưu hóa quy trình sản xuất

Việc sử dụng giải pháp Machine Vision trong nhà máy điện tử giúp giảm đáng kể sự phụ thuộc vào lực lượng lao động thủ công, đặc biệt trong các công đoạn kiểm tra chất lượng. Máy móc có thể thay thế công việc kiểm tra lặp đi lặp lại, giúp giảm chi phí nhân công và giảm thiểu sai sót do yếu tố con người. Thêm vào đó, việc sử dụng các hệ thống tự động này giúp tối ưu hóa quy trình sản xuất bằng cách giảm thời gian dừng máy và cải thiện tính ổn định của dây chuyền sản xuất. Các quyết định có thể được đưa ra nhanh chóng và chính xác hơn, từ đó cải thiện hiệu quả tổng thể của nhà máy.

>> ĐĂNG KÝ NHẬN SETUP DEMO: TẠI ĐÂY

4. Ứng dụng của giải pháp Machine Vision trong nhà máy điện tử

Trong ngành công nghiệp điện tử, độ chính xác và hiệu suất sản xuất đóng vai trò then chốt. Công nghệ Machine Vision (thị giác máy) đã trở thành một công cụ quan trọng giúp tự động hóa quá trình kiểm tra, giám sát và hướng dẫn trong nhà máy sản xuất. Dưới đây là những ứng dụng chính của Machine Vision trong nhà máy điện tử.

4.1. Kiểm tra chất lượng sản phẩm

Kiểm tra chất lượng là một trong những ứng dụng quan trọng nhất của Machine Vision trong ngành điện tử. Công nghệ này giúp phát hiện các lỗi sản phẩm với độ chính xác cao mà mắt thường khó nhận biết. Các hệ thống Machine Vision có thể kiểm tra:

• Lỗi bề mặt: phát hiện vết trầy xước, bong tróc hoặc hư hỏng trên bảng mạch PCB và linh kiện điện tử.
• Kiểm tra màu sắc và độ tương phản: xác định sự khác biệt về màu sắc giữa các linh kiện để đảm bảo lắp đặt đúng.
• Kiểm tra kích thước và hình dạng: đo đạc các thành phần để đảm bảo đúng thông số kỹ thuật.

Việc ứng dụng Machine Vision giúp cải thiện chất lượng sản phẩm, giảm thiểu lỗi sản xuất và tiết kiệm chi phí do phải sửa chữa hoặc loại bỏ sản phẩm lỗi.

4.2. Định vị và hướng dẫn Robot

Trong các nhà máy điện tử, Robot được sử dụng rộng rãi trong các công đoạn sản xuất như lắp ráp, hàn linh kiện và kiểm tra sản phẩm. Machine Vision đóng vai trò quan trọng trong việc hướng dẫn Robot thực hiện các thao tác chính xác bằng cách:

• Xác định vị trí linh kiện trên dây chuyền: hệ thống camera phân tích hình ảnh để xác định vị trí chính xác của các linh kiện trên băng tải.
• Hỗ trợ lắp ráp tự động: Robot có thể sử dụng Machine Vision để định vị và lắp ráp các linh kiện nhỏ với sai số cực thấp.
• Điều chỉnh vị trí và hướng di chuyển: giúp Robot tự động căn chỉnh và thực hiện thao tác một cách chính xác ngay cả khi vị trí của vật thể có sự thay đổi nhỏ.

Nhờ ứng dụng Machine Vision, các hệ thống Robot trong nhà máy điện tử có thể hoạt động linh hoạt hơn, giảm thiểu lỗi lắp ráp và tăng năng suất sản xuất.

4.3. Đọc mã vạch, QR Code, ký tự quang học (OCR)

Mã vạch, QR Code và các ký tự quang học (Optical Character Recognition – OCR) được sử dụng rộng rãi để quản lý sản phẩm, theo dõi chuỗi cung ứng và kiểm soát chất lượng. Machine Vision giúp tự động hóa quá trình này bằng cách:

• Đọc và xác minh mã vạch/QR Code: đảm bảo các sản phẩm được nhận diện chính xác, từ đó hỗ trợ quản lý kho và truy xuất nguồn gốc sản phẩm.
• Nhận diện ký tự quang học (OCR): đọc số serial, mã linh kiện và các thông tin trên bề mặt bảng mạch hoặc vỏ sản phẩm để đảm bảo tính đồng nhất.
• Kiểm tra tính hợp lệ của mã: phát hiện các lỗi in ấn trên tem nhãn hoặc linh kiện, giúp loại bỏ các sản phẩm có thông tin không chính xác.

Ứng dụng này không chỉ giúp tăng tốc độ xử lý dữ liệu mà còn đảm bảo tính chính xác cao trong quản lý sản xuất.

4.4. Kiểm tra lắp ráp

Kiểm tra lắp ráp là một bước quan trọng để đảm bảo rằng tất cả các linh kiện trên sản phẩm điện tử được lắp đúng vị trí và không có lỗi sai sót. Machine Vision hỗ trợ kiểm tra lắp ráp bằng cách:

• Phát hiện thiếu linh kiện: hệ thống kiểm tra sẽ đối chiếu với hình ảnh mẫu để phát hiện xem có linh kiện nào bị thiếu hay không.
• Kiểm tra sai lệch vị trí linh kiện: xác định xem các linh kiện có được gắn đúng vị trí hay bị lệch khỏi vị trí tiêu chuẩn.
• Kiểm tra hàn mối nối: đảm bảo rằng các mối hàn trên PCB được thực hiện chính xác, tránh lỗi hở mạch hoặc chập mạch.

Việc kiểm tra lắp ráp bằng Machine Vision giúp giảm thiểu rủi ro sản phẩm bị lỗi, từ đó tăng độ tin cậy của sản phẩm điện tử.

4.5. Đo lường và hiệu chỉnh

Đo lường và hiệu chỉnh là một trong những ứng dụng quan trọng giúp đảm bảo sản phẩm điện tử đạt tiêu chuẩn kỹ thuật cao nhất. Machine Vision có thể hỗ trợ quá trình này bằng cách:

• Đo kích thước linh kiện: xác định độ dài, chiều rộng và độ dày của linh kiện với độ chính xác cao.
• Kiểm tra độ phẳng và khoảng cách giữa các linh kiện: giúp đảm bảo rằng các linh kiện được lắp đặt đúng vị trí và không có sự chênh lệch quá mức.
• Hiệu chỉnh sai lệch vị trí: hỗ trợ điều chỉnh các thiết bị sản xuất để đảm bảo rằng linh kiện được lắp đặt chính xác theo tiêu chuẩn.

Ứng dụng này giúp các nhà sản xuất đảm bảo độ chính xác cao nhất trong từng sản phẩm, đặc biệt là trong các thiết bị điện tử có yêu cầu khắt khe về kích thước và vị trí lắp ráp.

Machine Vision giúp nâng cao chất lượng sản phẩm, tối ưu năng suất và giảm chi phí vận hành

>> Giải pháp 3D Vision cho các ngành thực phẩm và đồ uống

5. Xu hướng phát triển của Machine Vision trong nhà máy điện tử

Machine Vision đang ngày càng trở nên quan trọng trong ngành sản xuất điện tử nhờ vào khả năng tự động hóa và nâng cao chất lượng sản phẩm. Với sự tiến bộ không ngừng của công nghệ, Machine Vision đang có những xu hướng phát triển mạnh mẽ, bao gồm tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI), kết nối với hệ thống IoT và Smart Factory, cũng như định hình tương lai sản xuất điện tử.

5.1. Tích hợp AI để tăng độ chính xác

Một trong những xu hướng quan trọng nhất của Machine Vision là tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI) để nâng cao khả năng nhận diện, phân tích và kiểm tra chất lượng sản phẩm. AI giúp cải thiện đáng kể độ chính xác và tốc độ xử lý của hệ thống thị giác máy bằng cách:

• Nhận diện và phân loại lỗi chính xác hơn: AI có thể học từ dữ liệu quá khứ và tự động phát hiện các lỗi nhỏ nhất trên linh kiện điện tử mà các phương pháp truyền thống khó nhận ra.
• Tự động thích ứng với sự thay đổi của sản phẩm: Nhờ vào công nghệ học sâu (Deep Learning), hệ thống có thể linh hoạt điều chỉnh để kiểm tra các sản phẩm có hình dạng, màu sắc hoặc bố cục khác nhau mà không cần lập trình lại.
• Giảm tỷ lệ lỗi sai: AI giúp hệ thống Machine Vision nhận diện chính xác hơn, từ đó giảm thiểu lỗi phát sinh trong sản xuất.

5.2. Kết nối với hệ thống IoT và Smart Factory

Machine Vision không chỉ hoạt động độc lập mà còn được tích hợp vào các hệ thống sản xuất thông minh (Smart Factory) và Internet vạn vật công nghiệp (IoT). Việc kết nối này mang lại nhiều lợi ích:

• Tối ưu hóa quy trình sản xuất theo thời gian thực: Hệ thống Machine Vision có thể gửi dữ liệu trực tiếp đến các hệ thống điều khiển trung tâm để phân tích và điều chỉnh ngay lập tức.
• Cải thiện khả năng bảo trì dự đoán: Dữ liệu từ Machine Vision có thể giúp dự báo các sự cố tiềm ẩn, từ đó giảm thời gian ngừng máy và tối ưu hóa hiệu suất thiết bị.
• Tăng cường khả năng truy xuất nguồn gốc: Kết nối với hệ thống IoT giúp theo dõi và quản lý toàn bộ chuỗi cung ứng, từ nguyên liệu đầu vào đến sản phẩm hoàn thiện.

>> ĐĂNG KÝ NHẬN SETUP DEMO: TẠI ĐÂY

6. RTC Technology cung cấp giải pháp RTC Vision (RVS) cho doanh nghiệp của bạn

RTC Vision (RVS) là phần mềm thị giác máy được phát triển bởi Công ty cổ phần RTC Technology Việt Nam, RVS được sử dụng rộng rãi trong các ứng dụng tự động hóa công nghiệp và kiểm tra chất lượng sản phẩm. 

RTC Vision được Cục bản quyền tác giả chứng nhận về quyền tác giả. Đây là một bước ngoặt lớn trong hành trình phát triển của RTC, mở ra những cơ hội và thách thức mới để công ty vươn lên trở thành một công ty khoa học công nghệ hàng đầu tại Việt Nam.

Tại sao các nhà máy điện tử nên chọn giải pháp RTC Vision?

6.1. Phần mềm RTC Vision được Cục bản quyền tác giả chứng nhận về quyền tác giả

RTC Vision được Cục bản quyền tác giả chứng nhận về quyền tác giả. Đây là một bước ngoặt lớn trong hành trình phát triển của RTC, mở ra những cơ hội và thách thức mới để công ty vươn lên trở thành một công ty khoa học công nghệ hàng đầu tại Việt Nam.

6.2. RVS được xây dựng trên phần mềm hàng đầu về thị giác máy

RVS được phát triển trên nền tảng Halcon, một thư viện xử lý ảnh của MVTec, đây nhà sản xuất phần mềm quốc tế hàng đầu về thị giác máy. RVS được phát triển trên môi trường .NET với ngôn ngữ lập trình C#. 

RVS giúp bạn dễ dàng giải quyết các bài toán thị giác máy tính (Machine Vision) mà không cần viết code phức tạp. Giao diện kéo thả trực quan với các công cụ tiện lợi cho phép bạn thao tác dễ dàng, phù hợp với cả người dùng không có kinh nghiệm lập trình.

6.3. RVS được ứng dụng rộng rãi trong các ngành

RVS là giải pháp thị giác máy toàn diện, ứng dụng rộng rãi trong kiểm tra chất lượng, định danh, phân loại sản phẩm, các phép đo và điều hướng robot. Tích hợp đa dạng giao thức truyền thông công nghiệp, RVS đáp ứng linh hoạt mọi nhu cầu tự động hóa sản xuất.

RVS là giải pháp tối ưu cho các bài toán thị giác máy, mang đến hiệu suất vượt trội nhờ hệ thống Tool đa dạng, linh hoạt. 

Từ phân tích blob, định vị, so sánh, đo lường đến nhận dạng, dẫn hướng Robot, RVS đều đáp ứng xuất sắc. Đặc biệt, phần mềm tích hợp các công cụ xử lý ảnh Deep Learning tiên tiến, cùng sự hỗ trợ chuyên sâu từ đội ngũ kỹ sư giàu kinh nghiệm của RTC, tất cả hỗ trợ tốt nhất cho dự án của bạn.

6.4. Ứng dụng thực tế của giải pháp RVS

Một số ứng dụng tiêu biểu của giải pháp RTC Vision:

• Kiểm tra bảng mạch, wafer: RVS có thể phát hiện các khuyết tật với độ chính xác tốt hơn 1 micromet (µm). 
• Kiểm tra số lượng: RVS có thể đếm và phát hiện tất cả các phần tử lỗi hoặc định vị không chính xác một cách nhanh chóng. 
• Định vị và căn chỉnh: RVS trang bị thuật toán nhận diện các đối tượng có độ chính xác tốt hơn 1/20 pixel.
• Kiểm tra bề mặt: RVS có thể xử lý kiểm tra bề mặt nhiều loại vật liệu, bao gồm cả các bề mặt phức tạp. Các ứng dụng phổ biến bao gồm phát hiện vết sứt, vết nứt ở cạnh, tạp chất, các vết trầy xước, vết bẩn và vết lõm nhờ hệ thống công cụ linh hoạt. 
• Nhận dạng: Nhận dạng, đọc mã vạch, mã dữ liệu và OCR (Nhận dạng ký tự quang học): RVS có khả năng xử lý một ký tự đơn lẻ trong vòng chưa đầy 0.1ms, bất kể hướng và kiểu phông chữ của ký tự đó. Khả năng tự động ghép các ký tự cho phép nhận dạng toàn bộ từ nhanh chóng.
• Phân loại: Kiểm soát chất lượng, phân vùng ảnh, nhận dạng đối tượng hoặc phát hiện dị thường: RVS tích hợp công cụ Deep Learning tiên tiến để phân loại đối tượng độ chính xác cao dựa trên các đặc điểm được lựa chọn.
• Đo lường: RVS trang bị kỹ thuật phát hiện cạnh và phân tích đường bao chính xác. 

Kiểm tra chất bán dẫn bằng cảm biến G5 LMI

Tổng kết:

Việc ứng dụng giải pháp Machine Vision trong nhà máy điện tử đã trở thành xu hướng tất yếu trong thời đại sản xuất thông minh. Với khả năng tự động hóa kiểm tra lỗi, đo lường chính xác, truy xuất nguồn gốc và hỗ trợ Robot, Machine Vision giúp nâng cao chất lượng sản phẩm, tối ưu năng suất và giảm chi phí vận hành.

Liên hệ với RTC Technology để được tư vấn và Demo về giải pháp Machine Vision:

• Hotline: 0981264068
• Email: info@rtc.edu.vn. 

>> ĐĂNG KÝ NHẬN SETUP DEMO: TẠI ĐÂY

XEM THÊM:

>> Giải pháp kiểm tra ngoại quan, phát hiện lỗi sản phẩm

>> Công nghệ xử lý hình ảnh công nghiệp – Giải pháp tự động hoá

Bài viết liên quan

Mitani Sangyo triển khai AI vào máy kiểm tra ngoại quan linh kiện ô tô

Từ khi bắt đầu được đưa vào hệ thống nhà máy tại Việt nam thử nghiệm từ tháng 5-2024, Mitani Sangyo bắt đầu đánh giá hiệu suất của máy trên dây chuyền sản xuất hàng loạt từ tháng 8 năm nay, hướng tới việc đưa sản phẩm vào sử dụng thực thế trong tương lai […]

Xem thêm

Bí quyết thành công của doanh nghiệp FMCG với Machine Vision.

Ngành hàng tiêu dùng nhanh (Fast Moving Consumer Goods – FMCG) cực kỳ phức tạp – với nhiều chuỗi giá trị liên quan cùng với nhiều cơ hội đổi mới với sự trỗi dậy của  Internet vạn vật (IoT) và công nghệ AI của Machine Vision. Tại bài viết này, RTC sẽ cùng phân tích bí […]

Xem thêm

Toyota tăng năng suất 80% nhờ công nghệ Machine Vision

Là một trong những doanh nghiệp hàng đầu Châu Á trong ngành sản xuất xe hơi, Toyota luôn mang đến những công nghệ sản xuất bài bản và hoàn hảo nhất và công nghệ Machine Vision ( Thị giác máy) cũng đóng góp vào thành công đó của Toyota. Trong bài viết dưới đây của […]

Xem thêm

“5 Tips vàng” giúp triển khai giải pháp Machine Vision cho doanh nghiệp vừa và nhỏ.

Thị Giác Máy (Machine Vision) được coi như là “ đôi mắt” của ngành tự động hóa của thời đại công nghệ 4.0. Vậy Machine Vision đóng vai trò quan trọng và được triển khai như thế nào? Bài viết dưới đây của RTC Technology  sẽ chỉ ra “Tips” triển khai giải pháp Machine Vision […]

Xem thêm

Top 5 xu hướng Machine Vision định hình tương lai của ngành sản xuất

Trong kỷ nguyên công nghiệp 4.0, Machine Vision (thị giác máy) đang trở thành xu hướng tất yếu, định hình tương lai của ngành sản xuất tự động. Với khả năng thu thập, phân tích hình ảnh và đưa ra quyết định chính xác, công nghệ này không chỉ nâng cao hiệu suất mà còn […]

Xem thêm