Camera AI mở rộng cách kiểm tra chất lượng
Trong sản xuất, kiểm tra bằng mắt thường vẫn phù hợp với nhiều công đoạn nhưng khó duy trì độ đồng đều khi tốc độ dây chuyền tăng hoặc sản phẩm có nhiều chi tiết cần kiểm soát. Hệ thống thị giác máy (Machine Vision), kết hợp camera công nghiệp và phần mềm xử lý hình ảnh, đang mở thêm phương án tự động hóa khâu kiểm tra.
Về nguyên lý, camera thu nhận hình ảnh sản phẩm, phần mềm phân tích theo các tiêu chí được thiết lập trước và đưa ra kết quả kiểm tra. Tùy ứng dụng, hệ thống có thể nhận diện những bất thường về hình dạng, bề mặt, vị trí linh kiện hoặc thông tin in trên sản phẩm. Kết quả kiểm tra cũng có thể được kết nối với các thiết bị điều khiển và hệ thống quản lý sản xuất.
Một ví dụ là Công ty Cổ phần Viet Dynamic (Viet Dynamic) với máy AOI (Automated Optical Inspection) ứng dụng AI và Machine Vision. Theo thông tin được công bố, hệ thống có khả năng phát hiện một số dạng lỗi như vết xước, sai lệch hình dạng, thiếu, dư hoặc lệch linh kiện, cũng như tình trạng mất hoặc mờ chữ. Sản phẩm được phát triển theo hướng phục vụ doanh nghiệp vừa và nhỏ. Tại thời điểm giới thiệu sản phẩm, doanh nghiệp cho biết hệ thống đang được thương mại hóa và triển khai thử nghiệm.
Theo thông tin được công bố, hệ thống AOI của Viet Dynamic đã được đưa vào thử nghiệm tại một số nhà máy điện tử và cơ khí chính xác, trong đó có Poong Young Vina. Việc thử nghiệm tại môi trường sản xuất thực tế giúp doanh nghiệp thu thập phản hồi và tiếp tục hoàn thiện giải pháp trước khi mở rộng thương mại. Đây là ví dụ từ lĩnh vực công nghiệp điện tử, nhưng cho thấy hướng phát triển của công nghệ kiểm tra bằng hình ảnh và khả năng tự động hóa một công đoạn vốn phụ thuộc nhiều vào thao tác quan sát.
Tuấn Linh tự động hóa khâu đóng gói
Với doanh nghiệp công nghiệp nông thôn, tự động hóa có thể bắt đầu từ những công đoạn trực tiếp như định lượng, đóng gói, hàn túi hoặc dán nhãn. Đây là những công đoạn có tính lặp lại cao và có thể xác định tương đối rõ năng lực xử lý trước và sau khi đầu tư.
Tại Hải Phòng, Công ty Cổ phần Sản xuất Thương mại Nông sản Tuấn Linh (Tuấn Linh) đã đầu tư máy đóng gói với giá trị khoảng 700 triệu đồng, trong đó được hỗ trợ 250 triệu đồng từ nguồn khuyến công. Theo thông tin được công bố, trước khi đầu tư, khâu đóng gói cần khoảng 7–8 lao động và đạt khoảng 2–3 tạ sản phẩm mỗi giờ. Sau khi đưa máy vào vận hành, công suất đóng gói đạt khoảng 8–10 tấn trong một ca 8 giờ.
Quy đổi mức thủ công được doanh nghiệp công bố theo cùng thời gian 8 giờ tương đương khoảng 1,6–2,4 tấn/ca. Như vậy, mức công suất được công bố sau đầu tư cho thấy máy có khả năng xử lý khoảng 8–10 tấn/ca, cao hơn đáng kể so với mức quy đổi từ năng suất thủ công trước đây. Đây là so sánh riêng đối với công đoạn đóng gói, không đồng nghĩa năng suất của toàn bộ nhà máy tăng cùng tỷ lệ.
Trường hợp Tuấn Linh cho thấy một hướng tiếp cận có thể tham khảo đối với doanh nghiệp quy mô vừa và nhỏ: không nhất thiết phải đầu tư đồng loạt cả dây chuyền, mà có thể xác định công đoạn đang tạo ra nút thắt về nhân công hoặc năng lực đáp ứng đơn hàng để ưu tiên cơ giới hóa trước.
Chọn đúng công đoạn để đầu tư tự động hóa
Camera Machine Vision và máy đóng gói giải quyết hai bài toán khác nhau nhưng cùng nằm trong quá trình chuyển từ thao tác thủ công sang kiểm soát bằng thiết bị và dữ liệu. Với cơ sở chế biến nông sản, thực phẩm hoặc sản xuất sản phẩm công nghiệp nông thôn, camera AI có thể được xem xét ở những công đoạn mà tiêu chí đạt – không đạt tương đối rõ ràng, chẳng hạn kiểm tra ngoại quan, kích thước, vị trí hoặc tình trạng bao bì.
Tuy nhiên, hiệu quả của hệ thống thị giác máy phụ thuộc vào chất lượng hình ảnh, điều kiện ánh sáng, góc đặt camera, dữ liệu mẫu và mức độ ổn định của sản phẩm. Nếu sản phẩm thay đổi liên tục hoặc tiêu chí kiểm tra chưa được chuẩn hóa, doanh nghiệp có thể phải dành thêm thời gian thiết lập và huấn luyện hệ thống.
Tương tự, với máy đóng gói, doanh nghiệp cần xác định trước sản lượng, quy cách bao bì, tốc độ yêu cầu, điều kiện mặt bằng, nguồn điện và khả năng vận hành, bảo trì. Việc tính toán cả chi phí thiết bị, chi phí tích hợp và khả năng khai thác thực tế sẽ giúp hạn chế tình trạng đầu tư máy nhưng không sử dụng hết công suất.
Tự động hóa vì vậy không nhất thiết bắt đầu bằng một dây chuyền robot lớn. Với doanh nghiệp công nghiệp nông thôn, một máy đóng gói tại đúng công đoạn đang tạo ra “nút thắt”, hoặc một hệ thống thị giác máy cho một tiêu chí kiểm tra cụ thể, có thể trở thành bước đầu để nâng mức cơ giới hóa, chuẩn hóa sản xuất và từng bước kết nối dữ liệu trong nhà máy.