Trong bối cảnh sản xuất thông minh và chuyển đổi số công nghiệp ngày càng phát triển, Machine Vision (thị giác máy) đang trở thành một công nghệ quan trọng giúp doanh nghiệp nâng cao chất lượng kiểm soát và tự động hóa quy trình. Thay vì phụ thuộc hoàn toàn vào con người để quan sát và đánh giá sản phẩm, hệ thống Machine Vision cho phép máy móc “nhìn thấy”, phân tích hình ảnh và đưa ra quyết định nhanh chóng với độ chính xác cao. Vậy Machine Vision là gì? Hoạt động ra sao? Ứng dụng như thế nào? Cùng Robotic Nguyên Hạnh khám phá chi tiết trong bài viết sau.
Machine Vision là gì?
Machine Vision (thị giác máy trong công nghiệp) là công nghệ cho phép máy móc và hệ thống tự động thu nhận hình ảnh, xử lý và phân tích hình ảnh, từ đó đưa ra quyết định hoặc tín hiệu điều khiển mà không cần (hoặc giảm tối đa) sự can thiệp của con người. Nói cách khác, Machine Vision giúp máy móc “nhìn – hiểu – phản ứng” với thế giới vật lý trong môi trường sản xuất.
Về mặt kỹ thuật, một hệ thống Machine Vision thường bao gồm:
- Camera công nghiệp để ghi nhận hình ảnh sản phẩm, chi tiết hoặc khu vực cần kiểm tra.
- Hệ thống chiếu sáng được thiết kế chuyên biệt nhằm đảm bảo hình ảnh ổn định, rõ nét và nhất quán.
- Ống kính (lens) phù hợp với khoảng cách, kích thước và độ chính xác yêu cầu.
- Bộ xử lý & phần mềm thị giác để xử lý ảnh, nhận dạng, đo lường và đưa ra kết quả.
- Kết nối điều khiển với PLC, robot hoặc hệ thống tự động hóa để phản hồi theo thời gian thực.
Machine Vision không chỉ dừng lại ở việc “chụp ảnh”, mà tập trung vào chuyển đổi hình ảnh thành dữ liệu có giá trị. Từ dữ liệu này, hệ thống có thể:
- Phát hiện lỗi bề mặt, sai lệch kích thước
- So sánh sản phẩm với tiêu chuẩn đã thiết lập
- Đọc ký tự, mã vạch, QR code
- Xác định vị trí chính xác để dẫn hướng robot
- Phân loại và ra quyết định loại/giữ sản phẩm trên dây chuyền
Song, Machine Vision mang tính ứng dụng công nghiệp cao, được tối ưu cho:
- Môi trường làm việc khắc nghiệt (bụi, rung, ánh sáng phức tạp)
- Tốc độ xử lý nhanh, độ ổn định cao
- Khả năng tích hợp trực tiếp vào dây chuyền sản xuất
Ngày nay, cùng với sự phát triển của AI Vision và Deep Learning, Machine Vision không còn chỉ hoạt động theo các luật cứng (rule-based), mà có thể học từ dữ liệu, nhận diện các mẫu lỗi phức tạp và thích nghi linh hoạt với sự thay đổi của sản phẩm. Điều này giúp Machine Vision trở thành một thành phần then chốt trong tự động hóa, robot công nghiệp và nhà máy thông minh.
Có thể bạn quan tâm:
- Robot Vision là gì? Ứng dụng của hệ thống thị giác máy trong công nghiệp
- Computer Vision là gì? Lợi ích & Ứng dụng của thị giác máy tính
Cấu trúc & thành phần của hệ thống Machine Vision
Một hệ thống Machine Vision hoạt động hiệu quả không phụ thuộc vào một thiết bị đơn lẻ, mà là sự kết hợp đồng bộ giữa phần cứng, phần mềm và khả năng tích hợp hệ thống. Mỗi thành phần đảm nhiệm một vai trò riêng, nhưng có mối liên kết chặt chẽ để đảm bảo độ chính xác, tốc độ và tính ổn định trong môi trường sản xuất công nghiệp.
Camera công nghiệp
Camera là “đôi mắt” của hệ thống Machine Vision, có nhiệm vụ thu nhận hình ảnh của sản phẩm hoặc khu vực cần kiểm tra.
- Area Scan Camera: Chụp toàn bộ khung hình, phù hợp kiểm tra bề mặt, hình dạng, nhãn mác.
- Line Scan Camera: Quét theo từng dòng, dùng cho băng chuyền tốc độ cao hoặc vật thể dài (tấm kim loại, cuộn vật liệu).
- Các yếu tố quan trọng: Độ phân giải, tốc độ khung hình, loại cảm biến (CMOS/CCD), giao tiếp (GigE, USB3, Camera Link…).
Hệ thống chiếu sáng (Lighting)
Trong Machine Vision, ánh sáng quan trọng không kém camera. Một hệ thống chiếu sáng phù hợp giúp hình ảnh rõ nét, tương phản tốt và ổn định.
- Các loại phổ biến: Ring light, bar light, backlight, dome light.
- Mục tiêu chính: Làm nổi bật đặc điểm cần kiểm tra (lỗi, cạnh, ký tự), giảm nhiễu và ảnh hưởng của ánh sáng môi trường.
- Thiết kế chiếu sáng thường mang tính “custom” cho từng bài toán cụ thể.
Ống kính (Lens)
Ống kính quyết định góc nhìn, độ phóng đại và độ chính xác hình ảnh.
- Fixed lens: Phổ biến, chi phí hợp lý cho các ứng dụng tiêu chuẩn.
- Telecentric lens: Dùng cho các bài toán đo lường chính xác cao, giảm sai lệch phối cảnh.
- Các thông số quan trọng: Tiêu cự, khẩu độ, FOV (Field of View), DOF (Depth of Field).
Bộ xử lý & phần mềm Machine Vision
Đây là “bộ não” của hệ thống, nơi hình ảnh được xử lý, phân tích và chuyển thành quyết định.
- Vision Controller / IPC (Industrial PC): Xử lý dữ liệu hình ảnh theo thời gian thực.
- Phần mềm xử lý ảnh: Thực hiện các tác vụ như lọc nhiễu, phát hiện biên, so khớp mẫu, đo lường, OCR/OCV.
- Với AI Vision, phần mềm có thể sử dụng mô hình học sâu để nhận diện lỗi phức tạp và thích nghi với biến đổi sản phẩm.
Hệ thống kết nối & tích hợp
Machine Vision hiếm khi hoạt động độc lập mà thường tích hợp trực tiếp vào dây chuyền tự động hóa.
- Kết nối với PLC, robot, băng chuyền, cơ cấu chấp hành để phản hồi tức thời (loại sản phẩm lỗi, điều chỉnh vị trí…).
- Tích hợp với MES, SCADA, ERP để lưu trữ dữ liệu, truy xuất nguồn gốc và phân tích hiệu suất.
- Giao tiếp thông qua các chuẩn truyền thông công nghiệp như Ethernet/IP, Profinet, Modbus…
Nguyên lý hoạt động của Machine Vision
Nguyên lý hoạt động của Machine Vision có thể hiểu là quá trình chuyển đổi hình ảnh thu được từ thế giới thực thành dữ liệu số, sau đó phân tích dữ liệu này để đưa ra quyết định và phản hồi cho hệ thống tự động hóa. Toàn bộ quá trình diễn ra theo thời gian thực và được tối ưu cho môi trường sản xuất công nghiệp.
Thu nhận hình ảnh (Image Acquisition)
Hệ thống bắt đầu bằng việc camera công nghiệp chụp lại hình ảnh của sản phẩm, chi tiết hoặc khu vực cần kiểm tra.
- Camera được đồng bộ với băng chuyền, robot hoặc cảm biến trigger để chụp đúng thời điểm.
- Hệ thống chiếu sáng được kích hoạt đồng thời nhằm đảm bảo hình ảnh ổn định, giảm nhiễu và tăng độ tương phản.
- Kết quả thu được là hình ảnh “thô” (raw image) phục vụ cho các bước xử lý tiếp theo.
Tiền xử lý hình ảnh (Pre-processing)
Hình ảnh thô thường chịu ảnh hưởng của nhiễu, ánh sáng không đồng đều hoặc sai lệch nhỏ. Vì vậy, hệ thống sẽ thực hiện các bước tiền xử lý như:
- Lọc nhiễu, làm mịn hoặc tăng độ sắc nét
- Cân bằng sáng, tăng tương phản
- Chuyển đổi màu sắc (RGB → Grayscale, Binary…)
Mục tiêu của bước này là chuẩn hóa hình ảnh, giúp việc phân tích phía sau đạt độ chính xác cao hơn.
Phân tích & xử lý hình ảnh (Image Processing & Analysis)
Đây là bước cốt lõi của Machine Vision, nơi hình ảnh được chuyển thành thông tin có ý nghĩa.
- Phát hiện cạnh, hình dạng, điểm đặc trưng
- So khớp mẫu (pattern matching) với tiêu chuẩn đã thiết lập
- Đo lường kích thước, khoảng cách, sai lệch
- Nhận dạng ký tự, mã vạch, QR code (OCR/OCV)
- Với AI Vision, hệ thống sử dụng mô hình học sâu để phân loại, nhận diện lỗi phức tạp hoặc biến dạng khó xác định bằng luật cứng.
Đánh giá & ra quyết định (Decision Making)
Sau khi phân tích, hệ thống sẽ so sánh kết quả với các ngưỡng và tiêu chuẩn chất lượng đã được cấu hình.
- Đạt / không đạt (OK – NG)
- Phân loại sản phẩm theo nhiều nhóm khác nhau
- Xác định vị trí, hướng, tọa độ chính xác để dẫn hướng robot
Quyết định này được đưa ra nhanh và nhất quán, không phụ thuộc vào cảm tính con người.
Phản hồi & tích hợp hệ thống (Output & Integration)
Kết quả cuối cùng của Machine Vision sẽ được truyền tới các hệ thống liên quan:
- Gửi tín hiệu tới PLC để loại sản phẩm lỗi, dừng hoặc điều chỉnh dây chuyền
- Dẫn hướng robot trong các bài toán gắp – đặt – lắp ráp
- Lưu dữ liệu vào hệ thống MES, SCADA để phục vụ truy xuất nguồn gốc và phân tích hiệu suất
Các chức năng phổ biến của Machine Vision
Trong môi trường sản xuất công nghiệp, Machine Vision không chỉ thực hiện một nhiệm vụ đơn lẻ mà đảm nhiệm nhiều chức năng kiểm tra – nhận dạng – đo lường – dẫn hướng với độ chính xác và tốc độ cao. Dưới đây là các chức năng phổ biến nhất đang được triển khai rộng rãi trong nhà máy và dây chuyền tự động hóa.
Kiểm tra lỗi sản phẩm (Defect Inspection)
Đây là chức năng được ứng dụng nhiều nhất của Machine Vision.
- Phát hiện lỗi bề mặt: Trầy xước, nứt, móp, bavia, thiếu linh kiện
- Kiểm tra sai lệch hình dạng, biến dạng, lắp ráp sai
- Phân biệt sản phẩm đạt / không đạt (OK – NG) theo tiêu chuẩn chất lượng
Machine Vision giúp kiểm tra 100% sản phẩm, ổn định và nhất quán hơn so với kiểm tra thủ công.
Đo lường & kiểm soát kích thước
Machine Vision cho phép đo lường không tiếp xúc với độ chính xác cao.
- Đo chiều dài, chiều rộng, đường kính, khoảng cách, góc
- So sánh sai số so với dung sai cho phép
- Kiểm soát chất lượng trong các công đoạn gia công, lắp ráp
Chức năng này đặc biệt quan trọng trong các ngành cơ khí chính xác, điện tử, ô tô, bán dẫn.
Nhận dạng ký tự, mã vạch & truy xuất nguồn gốc
Machine Vision có khả năng đọc và xác minh thông tin trên sản phẩm.
- OCR/OCV: Đọc và kiểm tra ký tự in, khắc laser
- Đọc mã vạch, QR code, Data Matrix
- Đối chiếu dữ liệu với hệ thống quản lý
Nhờ đó, doanh nghiệp dễ dàng truy xuất nguồn gốc, kiểm soát lô sản xuất và chống nhầm lẫn sản phẩm.
Định vị & dẫn hướng robot (Vision Guidance)
Trong các hệ thống robot công nghiệp, Machine Vision đóng vai trò là “đôi mắt dẫn đường”.
- Xác định vị trí, tọa độ, hướng của vật thể
- Hỗ trợ robot gắp – đặt, lắp ráp, phân loại
- Cho phép robot xử lý vật thể không cố định vị trí
Chức năng này giúp tăng tính linh hoạt của dây chuyền tự động hóa, giảm yêu cầu về đồ gá cơ khí phức tạp.
Phân loại & sắp xếp sản phẩm
Machine Vision có thể phân loại sản phẩm theo nhiều tiêu chí:
- Kích thước, hình dạng, màu sắc
- Trạng thái bề mặt, mức độ lỗi
- Loại sản phẩm hoặc phiên bản
Hệ thống sau đó gửi tín hiệu điều khiển để tự động sắp xếp, tách loại hoặc đóng gói trên băng chuyền.
Kiểm soát quy trình & giám sát sản xuất
Ngoài kiểm tra sản phẩm, Machine Vision còn hỗ trợ giám sát quy trình:
- Theo dõi trạng thái công đoạn
- Phát hiện bất thường trong quá trình vận hành
- Ghi nhận dữ liệu hình ảnh phục vụ phân tích và cải tiến
Ứng dụng Machine Vision trong công nghiệp
Nhờ khả năng nhận diện nhanh – chính xác – ổn định, Machine Vision đã và đang được ứng dụng rộng rãi trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau. Tùy theo đặc thù sản xuất, hệ thống Machine Vision có thể đảm nhiệm vai trò kiểm tra chất lượng, đo lường, nhận dạng, dẫn hướng robot hoặc giám sát quy trình.
Ngành sản xuất & lắp ráp công nghiệp
Machine Vision là công nghệ cốt lõi trong các dây chuyền sản xuất hiện đại.
- Kiểm tra linh kiện thiếu/sai trong lắp ráp
- Phát hiện lỗi bề mặt, biến dạng chi tiết
- Đo kích thước, dung sai trong gia công cơ khí
- Hỗ trợ robot lắp ráp chính xác theo vị trí thực tế
Ứng dụng phổ biến trong các ngành điện tử, cơ khí chính xác, ô tô, xe máy, bán dẫn.
Ngành điện tử & bán dẫn
Đây là lĩnh vực đòi hỏi độ chính xác cực cao, nơi kiểm tra thủ công gần như không còn phù hợp.
- Kiểm tra bo mạch PCB, linh kiện SMD
- Phát hiện lỗi hàn, lệch chân, thiếu linh kiện
- Đo kích thước vi mô, kiểm soát sai số
- Truy xuất mã, kiểm soát lô sản xuất
Machine Vision giúp đảm bảo tính đồng nhất và tỷ lệ lỗi cực thấp.
Ngành thực phẩm & đồ uống
Trong ngành thực phẩm, Machine Vision vừa đảm bảo chất lượng vừa đáp ứng yêu cầu an toàn.
- Kiểm tra bao bì, nắp, nhãn mác
- Đọc hạn sử dụng, mã lô, QR code
- Phát hiện sản phẩm lỗi hình dạng hoặc đóng gói sai
- Phân loại và kiểm soát sản phẩm trên băng chuyền tốc độ cao
Giải pháp Machine Vision giúp giảm rủi ro sai sót và nâng cao uy tín thương hiệu.
Ngành dược phẩm & y tế
Dược phẩm là lĩnh vực có yêu cầu kiểm soát nghiêm ngặt.
- Kiểm tra viên thuốc, vỉ thuốc, chai lọ
- Phát hiện thiếu thuốc, sai màu, nứt vỡ
- Đọc mã Data Matrix phục vụ truy xuất nguồn gốc
- Đảm bảo tuân thủ các tiêu chuẩn chất lượng khắt khe
Machine Vision giúp tăng độ tin cậy và tính minh bạch trong sản xuất.
Ngành logistics & kho thông minh
Trong kho vận và phân phối, Machine Vision góp phần tối ưu tốc độ và độ chính xác.
- Đọc mã vạch, QR code tự động
- Phân loại hàng hóa theo tuyến, kích thước, đơn hàng
- Kiểm soát sai sót đóng gói
- Kết hợp với robot và băng chuyền trong kho thông minh
Ứng dụng này đặc biệt quan trọng với e-commerce và logistics quy mô lớn.
Các ngành công nghiệp khác
Ngoài các lĩnh vực trên, Machine Vision còn được ứng dụng trong:
- Ngành nhựa & bao bì: Kiểm tra khuôn, bavia, in ấn
- Ngành năng lượng: Kiểm tra linh kiện pin, tấm năng lượng mặt trời
- Ngành kim loại & thép: Phát hiện nứt, lỗi bề mặt, sai lệch kích thước
Lợi ích khi triển khai Machine Vision
Việc ứng dụng Machine Vision trong dây chuyền sản xuất không chỉ giúp tự động hóa khâu kiểm tra mà còn mang lại nhiều giá trị dài hạn về hiệu suất, chất lượng và khả năng quản lý dữ liệu. Dưới đây là những lợi ích nổi bật mà doanh nghiệp có thể đạt được khi triển khai hệ thống Machine Vision.
Nâng cao chất lượng sản phẩm và tính đồng nhất
Machine Vision cho phép kiểm tra sản phẩm với độ chính xác cao và tiêu chuẩn hóa theo các thông số đã thiết lập.
- Phát hiện lỗi nhỏ mà mắt người khó nhận thấy
- Kiểm tra liên tục 100% sản phẩm thay vì kiểm tra mẫu
- Giảm sự phụ thuộc vào cảm tính và kinh nghiệm cá nhân
Nhờ đó, doanh nghiệp duy trì được chất lượng ổn định, giảm tỷ lệ hàng lỗi và tăng uy tín thương hiệu.
Giảm sai sót do con người
Trong môi trường sản xuất tốc độ cao, kiểm tra thủ công dễ gặp tình trạng mệt mỏi hoặc thiếu nhất quán. Machine Vision giúp:
- Tự động hóa quy trình kiểm tra lặp lại
- Loại bỏ yếu tố chủ quan trong đánh giá
- Giảm rủi ro sai sót khi làm việc liên tục
Điều này đặc biệt quan trọng với các ngành có yêu cầu chất lượng nghiêm ngặt như điện tử, dược phẩm hay ô tô.
Tăng năng suất và tối ưu tốc độ dây chuyền
Machine Vision có thể xử lý hình ảnh trong thời gian rất ngắn, phù hợp với các dây chuyền sản xuất tốc độ cao.
- Kiểm tra và phân loại sản phẩm theo thời gian thực
- Giảm thời gian dừng máy để kiểm tra thủ công
- Hỗ trợ robot hoạt động linh hoạt và chính xác hơn
Kết quả là doanh nghiệp có thể nâng cao sản lượng mà vẫn đảm bảo chất lượng.
Tiết kiệm chi phí vận hành dài hạn
Mặc dù chi phí đầu tư ban đầu có thể cao, nhưng Machine Vision giúp giảm nhiều chi phí trong dài hạn:
- Giảm nhân công cho các công đoạn kiểm tra lặp lại
- Hạn chế sản phẩm lỗi và chi phí tái sản xuất
- Giảm thời gian bảo trì do phát hiện sớm vấn đề
ROI của hệ thống thường được cải thiện rõ rệt khi sản lượng tăng.
Dữ liệu hóa quy trình và truy xuất nguồn gốc
Machine Vision không chỉ đưa ra quyết định tại thời điểm kiểm tra mà còn tạo ra dữ liệu phục vụ phân tích.
- Lưu trữ hình ảnh và kết quả kiểm tra
- Kết nối với MES, SCADA hoặc ERP
- Phân tích xu hướng lỗi để tối ưu quy trình sản xuất
Đây là nền tảng quan trọng cho chuyển đổi số và mô hình Smart Factory.
Tăng tính linh hoạt và khả năng mở rộng hệ thống
Khi được thiết kế đúng, Machine Vision có thể dễ dàng mở rộng cho nhiều ứng dụng khác nhau.
- Thay đổi tiêu chuẩn kiểm tra thông qua phần mềm
- Tích hợp thêm camera, robot hoặc AI Vision khi cần
- Phù hợp với xu hướng sản xuất linh hoạt (Flexible Manufacturing)
Xu hướng phát triển của Machine Vision
Sự phát triển nhanh chóng của công nghệ AI, phần cứng xử lý và tự động hóa đang thúc đẩy Machine Vision bước sang một giai đoạn mới – từ hệ thống kiểm tra truyền thống sang nền tảng thông minh, linh hoạt và tích hợp sâu trong mô hình nhà máy số. Dưới đây là những xu hướng nổi bật đang định hình tương lai của Machine Vision trong công nghiệp.
AI Vision & Deep Learning
Một trong những xu hướng quan trọng nhất là sự kết hợp giữa Machine Vision và trí tuệ nhân tạo.
- Deep Learning giúp nhận diện các lỗi phức tạp mà thuật toán rule-based khó xử lý
- Khả năng học từ dữ liệu giúp hệ thống thích nghi với nhiều biến thể sản phẩm
- Giảm thời gian thiết lập hệ thống khi thay đổi mẫu mã hoặc quy trình
AI Vision đang mở rộng phạm vi ứng dụng Machine Vision sang các bài toán trước đây khó tự động hóa.
3D Vision và Stereo Vision
Nếu trước đây Machine Vision chủ yếu xử lý hình ảnh 2D, thì hiện nay công nghệ 3D Vision đang phát triển mạnh.
- Thu thập dữ liệu chiều sâu (depth) để đo lường chính xác hơn
- Hỗ trợ robot gắp vật thể ngẫu nhiên (bin picking)
- Kiểm tra hình dạng và thể tích trong không gian ba chiều
Xu hướng này đặc biệt quan trọng trong các ngành robot công nghiệp, logistics và lắp ráp tự động.
Edge Vision & xử lý thời gian thực
Edge Vision là việc tích hợp khả năng xử lý trực tiếp trên camera hoặc thiết bị biên.
- Giảm độ trễ khi xử lý dữ liệu
- Giảm tải cho hệ thống máy chủ trung tâm
- Tăng tính linh hoạt khi triển khai trong dây chuyền phân tán
Nhờ sự phát triển của chip xử lý và GPU nhúng, Edge Vision đang trở thành lựa chọn phổ biến trong các ứng dụng yêu cầu phản hồi nhanh.
Vision tích hợp Robot (Robotic Vision)
Machine Vision ngày càng đóng vai trò quan trọng trong các hệ thống robot tự động.
- Robot có thể nhận diện vị trí vật thể theo thời gian thực
- Hỗ trợ lắp ráp linh hoạt thay vì phụ thuộc đồ gá cố định
- Tăng khả năng tự thích nghi của dây chuyền sản xuất
Sự kết hợp giữa Vision và Robot giúp doanh nghiệp tiến gần hơn tới mô hình sản xuất linh hoạt (Flexible Manufacturing).
Machine Vision trong Smart Factory & IIoT
Machine Vision đang trở thành một phần của hệ sinh thái dữ liệu trong nhà máy thông minh.
- Kết nối với MES, SCADA, ERP để phân tích hiệu suất sản xuất
- Góp phần xây dựng Digital Twin và Predictive Maintenance
- Dữ liệu hình ảnh trở thành nguồn thông tin quan trọng cho phân tích AI và tối ưu vận hành
Xu hướng này biến Machine Vision từ công cụ kiểm tra đơn lẻ thành nền tảng dữ liệu quan trọng trong chuyển đổi số công nghiệp.
Camera thông minh & hệ thống Vision All-in-One
Các nhà sản xuất đang phát triển dòng Smart Camera tích hợp sẵn xử lý và phần mềm AI.
- Triển khai nhanh, giảm yêu cầu về phần cứng bổ sung
- Phù hợp với các bài toán kiểm tra đơn giản hoặc dây chuyền vừa và nhỏ
- Giảm chi phí và thời gian tích hợp hệ thống
Trong bối cảnh sản xuất ngày càng cạnh tranh về tốc độ, chất lượng và chi phí, Machine Vision không còn là một giải pháp mang tính thử nghiệm mà đang trở thành một phần quan trọng của chiến lược tự động hóa và chuyển đổi số. Việc ứng dụng Machine Vision giúp doanh nghiệp kiểm soát chất lượng tốt hơn, giảm sai sót do con người và nâng cao hiệu suất vận hành trong dài hạn. Khi được triển khai đúng chiến lược, Machine Vision sẽ trở thành nền tảng giúp doanh nghiệp nâng cao năng lực cạnh tranh, chuẩn hóa chất lượng và sẵn sàng cho xu hướng Smart Factory trong tương lai.
