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 giúp tối ưu hóa chất lượng sản phẩm, giảm thiểu lỗi và tăng cường tính linh hoạt trong dây chuyền sản xuất. Sự kết hợp giữa AI, Machine Learning và Camera 3D đang mở ra một kỷ nguyên mới, nơi các hệ thống sản xuất có thể tự giám sát, điều chỉnh và vận hành thông minh hơn bao giờ hết.
Mời bạn đọc tìm hiểu về Top 5 xu hướng Machine Vision định hình tương lai của ngành sản xuất tự động mà RTC cung cấp trong bài viết.
Top 5 xu hướng Machine Vision định hình tương lai của ngành sản xuất tự động
1. Sự phát triển của xu hướng Machine Vision trong tự động hóa công nghiệp
Công nghệ tự động hóa công nghiệp đang chuyển mình mạnh mẽ nhờ vào sự phát triển nhanh chóng của machine vision (thị giác máy). Khi các ngành công nghiệp khác đang tìm kiếm cách nâng cao hiệu suất, độ chính xác và chất lượng, machine vision đã trở thành một công nghệ chủ chốt, giúp cách mạng hóa việc giám sát, kiểm soát và tối ưu hóa quy trình sản xuất.
Machine vision sử dụng camera và các thuật toán xử lý hình ảnh để giúp máy móc có thể nhìn thấy và phân tích dữ liệu trực quan. Ban đầu, công nghệ này chỉ được ứng dụng trong các nhiệm vụ kiểm tra cơ bản. Tuy nhiên, theo thời gian, machine vision đã phát triển thành những công cụ chuyên sâu, có khả năng xử lý các tác vụ phức tạp trên nhiều ngành công nghiệp khác nhau.
Sự kết hợp của trí tuệ nhân tạo (AI), deep learning và các công nghệ hình ảnh tiên tiến đã nâng cao đáng kể năng lực của hệ thống machine vision, biến chúng thành một phần không thể thiếu trong môi trường sản xuất hiện đại.
>> ĐĂNG KÝ NHẬN SETUP DEMO: TẠI ĐÂY
2. Top 5 xu hướng công nghệ Machine Vision
2.1) Tích hợp Trí tuệ Nhân tạo (AI) và Deep Learning
Một trong những xu hướng quan trọng nhất của Machine vision là tích hợp AI và deep learning. Trước đây, các hệ thống machine vision hoạt động dựa trên các quy tắc được lập trình sẵn để xử lý hình ảnh và phát hiện lỗi. Tuy nhiên, phương pháp này gặp nhiều hạn chế khi đối mặt với các mẫu hình phức tạp hoặc có sự thay đổi nhỏ.
AI và deep learning đã thay đổi hoàn toàn cách tiếp cận này bằng cách giúp hệ thống machine vision học hỏi từ dữ liệu, nhận diện các mẫu hình phức tạp và đưa ra quyết định chính xác hơn. Điều này đặc biệt hữu ích trong các ngành có sản phẩm đa dạng hoặc khi lỗi rất khó phát hiện bằng phương pháp truyền thống.
Theo McKinse , tự động hóa có thể tăng năng suất từ 0,8 đến 1,4 phần trăm mỗi năm. Sự hiệp lực sẽ cho phép phát triển các hệ thống tự động tiên tiến hơn có khả năng xử lý các nhiệm vụ phức tạp trong môi trường năng động. Sự thay đổi này có ý nghĩa quan trọng đối với sản xuất,hậu cần, chăm sóc sức khỏe và các lĩnh vực khác đang tìm kiếm sự tự động hóa và hiệu quả được nâng cao. (Nguồn: imagevision)
Ví dụ, trong ngành sản xuất linh kiện điện tử, hệ thống machine vision tích hợp deep learning có thể phát hiện lỗi trên bảng mạch in (PCB) với độ chính xác cao hơn, giảm thiểu nhu cầu kiểm tra thủ công và tiết kiệm chi phí đáng kể.
Tích hợp AI và deep learning là một trong những xu hướng Machine Vision
2.2) Công nghệ hình ảnh và cảm biến 3D
Một xu hướng quan trọng khác là ứng dụng công nghệ hình ảnh và cảm biến 3D. Trước đây, machine vision chủ yếu dựa vào hình ảnh 2D, nhưng phương pháp này gặp nhiều hạn chế trong các ứng dụng đòi hỏi thông tin về chiều sâu.
Hình ảnh 3D cung cấp cái nhìn toàn diện hơn về vật thể, cho phép đo lường chính xác, nhận diện hình dạng và phân tích không gian. Điều này đặc biệt quan trọng trong ngành sản xuất ô tô, nơi các bộ phận cần được căn chỉnh và lắp ráp với độ chính xác cao.
Ví dụ, hệ thống machine vision 3D đang được sử dụng để hướng dẫn robot trong các ứng dụng pick-and-place, giúp robot định vị và xử lý vật thể một cách chính xác ngay cả trong môi trường phức tạp, từ đó nâng cao hiệu suất của quy trình lắp ráp.
>> XEM THÊM: 3D Vision Inspection là gì? Ưu điểm và ứng dụng trong các ngành
2.3) Công nghệ hình ảnh Hyper-spectral và Multi-spectral
Hình ảnh Hyper-spectral và Multi-spectral đang trở thành công cụ mạnh mẽ trong machine vision cho tự động hóa công nghiệp. Không giống như hình ảnh thông thường chỉ thu thập dữ liệu trong dải ánh sáng nhìn thấy, hai công nghệ này có thể thu thập thông tin trên nhiều bước sóng khác nhau, bao gồm cả các dải không nhìn thấy được.
Điều này giúp hệ thống machine vision có thể phát hiện sự khác biệt tinh vi giữa các vật liệu, nhận diện tạp chất và thực hiện phân tích hóa học chi tiết. Trong ngành công nghiệp thực phẩm và đồ uống, công nghệ Hyper-spectral giúp kiểm tra chất lượng nguyên liệu, phát hiện dị vật và đảm bảo sản phẩm tuân thủ các tiêu chuẩn an toàn.
Theo báo cáo của MarketsandMarkets, thị trường hình ảnh Hyper-spectral toàn cầu dự kiến sẽ tăng từ 10,7 tỷ USD vào năm 2021 lên 23,2 tỷ USD vào năm 2026, với tốc độ tăng trưởng hàng năm (CAGR) là 17,5%. Điều này cho thấy sự gia tăng ứng dụng của công nghệ này trong tự động hóa công nghiệp.
2.4) Tích hợp Edge Computing và IoT công nghiệp (IoT)
Việc kết hợp Edge Computing và IoT đang thay đổi cách vận hành của hệ thống machine vision. Trước đây, dữ liệu hình ảnh từ camera thường được gửi đến máy chủ trung tâm để xử lý, gây ra độ trễ trong các ứng dụng yêu cầu thời gian thực.
Edge Computing giải quyết vấn đề này bằng cách xử lý dữ liệu ngay tại nguồn, giảm thiểu độ trễ, tăng tốc độ ra quyết định và nâng cao hiệu suất hệ thống.
Ngoài ra, sự kết hợp giữa machine vision và IIoT giúp kết nối liền mạch giữa các thiết bị và hệ thống, cho phép doanh nghiệp giám sát quá trình sản xuất theo thời gian thực, phát hiện bất thường và tối ưu hóa hoạt động dựa trên dữ liệu.
Theo Allied Market Research, thị trường Edge Computing toàn cầu dự kiến sẽ đạt 61,1 tỷ USD vào năm 2028, với tốc độ tăng trưởng CAGR 32,1%. Điều này nhấn mạnh tầm quan trọng của Edge Computing trong việc nâng cao hiệu quả của machine vision trong tự động hóa công nghiệp.
2.5) Robot hợp tác (Cobots) và ứng dụng trong sản xuất
Machine vision đóng vai trò quan trọng trong sự phát triển của robot hợp tác (Cobots). Những robot này được thiết kế để làm việc cùng với con người, giúp tăng năng suất và đảm bảo an toàn trong môi trường sản xuất.
Hệ thống machine vision cho phép Cobots nhận diện môi trường xung quanh, xác định vị trí vật thể và thực hiện các nhiệm vụ với độ chính xác cao. Điều này đặc biệt có giá trị trong các ứng dụng lắp ráp, nơi Cobots có thể hỗ trợ công nhân thực hiện các công việc lặp đi lặp lại, giảm nguy cơ sai sót và nâng cao hiệu suất tổng thể.
Ví dụ, trong ngành công nghiệp ô tô, Cobots được trang bị machine vision có thể lắp ráp linh kiện, kiểm tra sản phẩm và thực hiện kiểm soát chất lượng, giúp đẩy nhanh quá trình sản xuất và đảm bảo tiêu chuẩn chất lượng nghiêm ngặt.
3. Tương lai của Machine Vision trong tự động hóa công nghiệp
Tương lai của machine vision trong tự động hóa công nghiệp đầy hứa hẹn, với những tiến bộ liên tục trong AI, deep learning, công nghệ hình ảnh và kết nối dữ liệu. Khi các ngành công nghiệp tiếp tục áp dụng các công nghệ này, machine vision sẽ ngày càng đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao hiệu suất, cải thiện chất lượng và giảm chi phí sản xuất.
Hơn nữa, xu hướng phát triển bền vững và tối ưu hóa năng lượng sẽ thúc đẩy việc áp dụng các hệ thống machine vision giúp tối ưu hóa tài nguyên và giảm thiểu lãng phí. Bằng cách ứng dụng các công nghệ tiên tiến, machine vision sẽ tiếp tục góp phần tạo nên một nền công nghiệp thông minh, bền vững và hiệu quả hơn.
>> ĐĂNG KÝ NHẬN SETUP DEMO: TẠI ĐÂY
4. Ứng dụng thực tế của Machine Vision trong tự động hóa công nghiệp
Những tiến bộ trong công nghệ machine vision đang được áp dụng rộng rãi trong nhiều ngành công nghiệp để nâng cao mức độ tự động hóa và hiệu suất. Dưới đây là một số ứng dụng thực tế nổi bật:
4.1) Ngành công nghiệp ô tô
Hệ thống machine vision đóng vai trò quan trọng trong việc kiểm tra các linh kiện động cơ, đảm bảo căn chỉnh chính xác các bộ phận và hướng dẫn cánh tay robot trong dây chuyền lắp ráp. Nhờ đó, các quy trình sản xuất đạt độ chính xác cao hơn, giảm thiểu lỗi sản phẩm và tăng tốc độ sản xuất. Ngoài ra, machine vision còn hỗ trợ kiểm tra chất lượng sơn, phát hiện các lỗi nhỏ trên bề mặt xe, giúp đảm bảo tính thẩm mỹ và độ bền của sản phẩm.
4.2) Ngành sản xuất linh kiện điện tử
Trong lĩnh vực điện tử, machine vision được sử dụng để kiểm tra bảng mạch in (PCB), phát hiện lỗi trên linh kiện và đảm bảo rằng chỉ những sản phẩm đạt tiêu chuẩn mới được đưa vào dây chuyền sản xuất tiếp theo. Công nghệ này giúp giảm nguy cơ lỗi sản phẩm, hạn chế việc thu hồi hàng và nâng cao độ tin cậy của sản phẩm điện tử trên thị trường. Ngoài ra, machine vision còn được áp dụng trong việc kiểm tra màn hình LCD, đèn LED và các cảm biến nhằm phát hiện điểm chết hoặc lỗi hiển thị.
4.3) Ngành thực phẩm và đồ uống
Hệ thống machine vision giúp kiểm tra chất lượng và độ an toàn của thực phẩm, phát hiện dị vật, kiểm tra độ tươi của nguyên liệu và đảm bảo tuân thủ các quy định an toàn thực phẩm. Nhờ đó, sản phẩm không chỉ đảm bảo chất lượng mà còn giúp bảo vệ sức khỏe người tiêu dùng. Đặc biệt, công nghệ này còn hỗ trợ trong việc kiểm tra nhãn mác, phát hiện lỗi in ấn trên bao bì và đảm bảo đúng thông tin sản phẩm trước khi xuất xưởng.
>> XEM THÊM: Ứng dụng của Machine Vision trong nhà máy thực phẩm
4.4) Ngành dược phẩm
Trong ngành dược phẩm, machine vision được sử dụng để kiểm tra bao bì, xác minh nhãn mác và đảm bảo rằng các sản phẩm đáp ứng các tiêu chuẩn quy định nghiêm ngặt. Công nghệ này giúp giảm thiểu rủi ro sai sót trong quá trình đóng gói, kiểm soát chất lượng thuốc và ngăn chặn việc phân phối sản phẩm kém chất lượng. Ngoài ra, machine vision còn hỗ trợ phát hiện các hạt bụi hoặc tạp chất trong dung dịch thuốc, giúp nâng cao độ an toàn cho người sử dụng.
4.5) Ngành sản xuất hàng tiêu dùng
Machine vision đang dần trở thành công cụ không thể thiếu trong ngành sản xuất hàng tiêu dùng, từ kiểm tra độ chính xác của quá trình lắp ráp đến đảm bảo chất lượng sản phẩm hoàn thiện. Các hệ thống này có thể phát hiện lỗi trên sản phẩm nhựa, thủy tinh, đồ gia dụng, cũng như kiểm tra chất lượng dệt may. Nhờ vậy, các doanh nghiệp có thể giảm thiểu tỷ lệ hàng lỗi và nâng cao sự hài lòng của khách hàng.
Với sự phát triển không ngừng của machine vision, các ngành công nghiệp đang tận dụng công nghệ này để tối ưu hóa quy trình sản xuất, cải thiện chất lượng sản phẩm và nâng cao khả năng cạnh tranh trên thị trường toàn cầu.
Camera 3D của LMI được ứng dụng để check lỗi sản phẩm trong dây chuyền sản xuất
5. RTC Vision (RVS) – Giải pháp thị giác máy tối ưu cho doanh nghiệp
RTC Vision (RVS) là phần mềm thị giác máy do RTC Technology phát triển, được ứng dụng rộng rãi trong các hệ thống tự động hóa công nghiệp và kiểm tra chất lượng sản phẩm. Với nền tảng công nghệ tiên tiến, RVS giúp nâng cao hiệu suất sản xuất và đảm bảo độ chính xác vượt trội trong quy trình kiểm soát chất lượng.
Sự công nhận từ Cục bản quyền tác giả
RTC Vision đã được Cục bản quyền tác giả cấp chứng nhận bảo hộ quyền tác giả. Đây là một cột mốc quan trọng đánh dấu sự phát triển của RTC Technology, khẳng định vị thế vững chắc trong lĩnh vực khoa học công nghệ tại Việt Nam.
Tại sao doanh nghiệp nên chọn RTC Vision?
Phát triển trên nền tảng công nghệ hàng đầu
RTC Vision được xây dựng trên nền tảng Halcon, thư viện xử lý ảnh mạnh mẽ của MVTec – một trong những hãng phần mềm hàng đầu thế giới về thị giác máy. Phần mềm được phát triển trên môi trường .NET với ngôn ngữ C#, mang đến khả năng xử lý linh hoạt và dễ dàng tích hợp vào các hệ thống tự động hóa.
Giao diện thân thiện, dễ sử dụng
RVS cho phép người dùng thiết lập và tùy chỉnh các bài toán thị giác máy mà không cần phải lập trình phức tạp. Nhờ giao diện kéo thả trực quan và bộ công cụ xử lý hình ảnh đa dạng, ngay cả những người không có kinh nghiệm lập trình cũng có thể sử dụng một cách hiệu quả.
Ứng dụng linh hoạt trong nhiều ngành công nghiệp
Phần mềm RVS được thiết kế để đáp ứng các yêu cầu đa dạng trong ngành sản xuất, từ kiểm tra chất lượng sản phẩm, phân loại, định vị đến dẫn hướng robot. Hệ thống hỗ trợ nhiều giao thức truyền thông công nghiệp, giúp tối ưu hóa quy trình sản xuất và nâng cao độ chính xác trong vận hành.
Các tính năng nổi bật của RVS
RTC Vision mang đến nhiều công cụ mạnh mẽ để hỗ trợ các doanh nghiệp trong lĩnh vực sản xuất và tự động hóa:
- Kiểm tra bảng mạch & wafer: Phát hiện khuyết tật với độ chính xác lên đến 1 micromet (µm).
- Kiểm tra số lượng: Đếm và xác định các thành phần lỗi hoặc sai vị trí một cách nhanh chóng.
- Định vị & căn chỉnh: Nhận diện đối tượng với độ chính xác tốt hơn 1/20 pixel.
- Kiểm tra bề mặt: Phát hiện vết nứt, trầy xước, bụi bẩn trên nhiều loại vật liệu khác nhau.
- Nhận dạng ký tự & mã vạch: Xử lý ký tự với tốc độ dưới 0.1ms, bất kể hướng và kiểu phông chữ.
- Phân loại sản phẩm: Ứng dụng công nghệ Deep Learning để phân loại và nhận diện đối tượng với độ chính xác cao.
- Đo lường hình ảnh: Trang bị thuật toán phân tích đường bao và phát hiện cạnh chính xác.
Với những ưu điểm vượt trội, RTC Vision là giải pháp tối ưu giúp doanh nghiệp nâng cao chất lượng sản phẩm, tối ưu hóa quy trình sản xuất và đẩy mạnh ứng dụng tự động hóa. Đội ngũ kỹ sư RTC luôn sẵn sàng hỗ trợ, giúp khách hàng triển khai giải pháp hiệu quả nhất.
Giải pháp kiểm tra và phân loại sản phẩm tự động của RTC
Nếu bạn muốn áp dụng giải pháp RVS của RTC trong quy trình sản xuất để tiết kiệm chi phí, nâng cao hiệu quả trong quy trình kiểm tra chất lượng sản phẩm, hãy liên hệ ngay với RTC để được tư vấn và Demo về giải pháp:
>> ĐĂNG KÝ NHẬN SETUP DEMO: TẠI ĐÂY
Tổng kết
Xu hướng Machine Vision đang phát triển nhanh chóng và năm 2025 hứa hẹn sẽ là một năm chuyển đổi. Nhờ những tiến bộ như Edge AI, học tự giám sát, thị giác 3D, thị giác máy tính đang được ứng dụng rộng rãi trong các lĩnh vực kinh doanh. Các xu hướng ở đây không chỉ ảnh hưởng đến cách máy móc xử lý dữ liệu trực quan mà còn giúp đưa ra quyết định theo thời gian thực và cung cấp quyền riêng tư và hiệu quả được cải thiện. Khi chúng ta tiến về phía trước, việc cập nhật các xu hướng này sẽ rất quan trọng để tận dụng hết tiềm năng của công nghệ thị giác máy tính.
XEM THÊM:
>> Giải pháp kiểm tra ngoại quan, phát hiện lỗi sản phẩm
>> CÔNG NGHỆ KIỂM TRA XƯỚC SẢN PHẨM BẰNG CAMERA
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 […]
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 […]
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 […]
“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 […]
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 […]
