[Showcase] Đếm và phát hiện lỗi sản phẩm trên băng chuyền bằng camera + model vision
Chia sẻ dự án mình vừa triển khai cho một xưởng sản xuất bao bì: hệ thống dùng camera đếm sản phẩm và phát hiện lỗi in ấn ngay trên băng chuyền, thay cho 2 bạn QC ngồi soi bằng mắt mỗi ca. BÀI TOÁN - Băng chuyền chạy khoảng 60 sản phẩm/phút. - Lỗi cần bắt: lệch màu, mất nét chữ, rách mép, dính mực. - Yêu cầu: chạy tại xưởng (mạng chập chờn, không gửi ảnh lên cloud), báo động trong vòng 1 giây để công nhân gạt sản phẩm lỗi ra. PHẦN CỨNG - 1 camera công nghiệp độ phân giải 5MP, đèn LED dạng thanh chiếu nghiêng để lộ vết rách và vết dính. - 1 máy tính nhỏ có GPU tầm trung đặt cạnh băng chuyền. - Cảm biến quang để kích chụp đúng lúc sản phẩm đi qua, thay vì quay video liên tục. MODEL 1. Model phát hiện vật thể cỡ nhỏ (họ YOLO) để định vị sản phẩm và đếm. 2. Với mỗi sản phẩm, cắt vùng ảnh rồi so với ảnh mẫu chuẩn bằng một model phát hiện bất thường (anomaly detection). Cách này hợp vì ảnh lỗi rất ít, trong khi ảnh tốt thì có hàng nghìn. 3. Vùng nào lệch quá ngưỡng thì báo lỗi, lưu ảnh để người kiểm tra lại. DỮ LIỆU - Chụp khoảng 3.000 ảnh sản phẩm tốt trong 2 tuần, chỉ khoảng 150 ảnh lỗi. - Gán nhãn hộp bao cho 800 ảnh để huấn luyện bước đếm, mất khoảng 2 ngày công. - Ánh sáng là yếu tố quan trọng nhất: đổi từ đèn trần sang đèn chiếu nghiêng giúp độ chính xác tăng nhiều hơn mọi lần chỉnh model. KẾT QUẢ SAU 1 THÁNG CHẠY THẬT - Đếm đúng trên 99,5%. - Bắt được khoảng 94% sản phẩm lỗi, tỉ lệ báo nhầm khoảng 2%. Bạn QC giờ chỉ kiểm tra lại các sản phẩm bị báo, thay vì soi toàn bộ. - Thời gian xử lý mỗi sản phẩm khoảng 120ms. BÀI HỌC - Đầu tư cho ánh sáng và vị trí camera trước khi nghĩ đến model. - Nói chuyện với công nhân vận hành sớm: họ chỉ ra những lỗi mà bản mô tả yêu cầu không hề nhắc. - Báo nhầm quá nhiều thì công nhân sẽ bỏ qua cảnh báo, nên ngưỡng phải chỉnh cùng họ. Ai đang làm thị giác máy tính cho sản xuất thì cùng trao đổi nhé, mình đang tìm cách xử lý khi xưởng đổi mẫu in mới mà không phải thu thập lại dữ liệu từ đầu.