Nên Đầu Tư Vào Máy Kiểm Tra Vải AOI Hay AI? Lựa Chọn Tối Ưu Cho Nhà Máy Dệt May

Trong ngành công nghiệp dệt may, việc kiểm tra các khuyết tật trên vải luôn là một nhiệm vụ đòi hỏi nhiều lao động và sự tỉ mỉ. Truyền thống, quá trình này dựa vào kiểm tra thủ công, các nhân viên phải sử dụng mắt thường để xác định các lỗi vải. Một nhân viên có kinh nghiệm có thể xác định tới 200 khuyết tật trong một giờ, với tỷ lệ phát hiện chỉ khoảng 70%. Tuy nhiên, phương pháp này không chỉ tốn thời gian mà còn giảm hiệu suất và độ chính xác khi mắt của nhân viên mệt mỏi theo thời gian. Kết quả kiểm tra thủ công cũng có thể bị ảnh hưởng bởi đánh giá chủ quan, dẫn đến sự không nhất quán.

Để khắc phục những hạn chế này, Hệ thống kiểm Tra Quang Học Tự Động (AOI) và công nghệ nhận dạng hình ảnh Trí Tuệ Nhân Tạo (AI) đã được áp dụng trong ngành dệt may. Mặc dù có tỷ lệ phát hiện cao, nhận dạng hình ảnh vẫn gặp vấn đề về độ chính xác chưa đủ và không thể bao quát hoàn toàn tất cả các khuyết tật trên vải. Ngay cả với hệ thống kiểm tra vải bằng hình ảnh, việc kiểm tra lại lần nữa vẫn phải được thực hiện bởi nhân viên có kinh nghiệm, điều này làm giảm hiệu quả của kiểm tra quang học tự động. Do đó, ngay cả với công nghệ mới nhất, rõ ràng rằng các vấn đề không thể được giải quyết một cách toàn diện. Các nhà máy dệt và may mặc phải hiểu rõ các tính năng cốt lõi và hạn chế của công nghệ AOI và AI khi lựa chọn công cụ kiểm tra vải, để đưa ra quyết định đầu tư công nghệ phù hợp với nhu cầu sản xuất của mình.

Máy Kiểm Tra Vải AOI (Automated Optical Inspection): Kiểm Tra Quang Học Tự Động

Nguyên Lý Hoạt Động

Máy kiểm tra vải AOI sử dụng hệ thống camera và cảm biến quang học để quét bề mặt vải khi nó di chuyển trên băng chuyền. Hệ thống này chụp lại hình ảnh của vải và so sánh với mẫu chuẩn để phát hiện các lỗi như chênh lệch màu sắc, hư hỏng cấu trúc hoặc kết cấu không đồng đều, để đánh giá các khuyết tật trên vải.

Ưu Điểm

• Độ Chính Xác Cao: Sử dụng công nghệ quang học tiên tiến, máy AOI có khả năng phát hiện các lỗi nhỏ trên bề mặt vải mà mắt thường khó nhận biết.

• Tốc Độ Kiểm Tra Nhanh: Hệ thống tự động cho phép kiểm tra liên tục với tốc độ cao, tăng năng suất và giảm thời gian kiểm tra so với phương pháp thủ công.

• Giảm Thiểu Sai Sót Do Con Người: Việc tự động hóa quy trình kiểm tra giúp loại bỏ các sai sót do yếu tố con người gây ra, đảm bảo chất lượng sản phẩm đồng nhất.
• Tính nhất quán: Khi các tiêu chuẩn kiểm tra được thiết lập, nhận dạng hình ảnh AOI có thể lặp lại quy trình kiểm tra một cách nhất quán.

Nhược điểm

• Khả Năng Học Hỏi Hạn Chế: Máy AOI hoạt động dựa trên các mẫu chuẩn được lập trình sẵn, do đó khó thích ứng với các loại vải mới hoặc các mẫu thiết kế phức tạp mà không cần điều chỉnh thủ công. Đối với các khuyết tật vải mới thì không xác định được, chỉ những khuyết tật được xác định rõ mới có thể được phát hiện.

• Tỷ lệ loại bỏ sai cao: Kiểm tra quang học AOI thường sử dụng các thuật toán truyền thống với các tham số nghiêm ngặt, làm cho hệ thống quá nhạy cảm với các yếu tố bên ngoài như ánh sáng và độ tối, dẫn đến tình trạng loại bỏ sai. Do đó, điều này thường yêu cầu thêm chi phí lao động và thời gian cho việc kiểm tra lại.

• Phụ thuộc vào thiết lập: Cần kiến thức chuyên môn để thiết lập các tham số kiểm tra, điều này có thể yêu cầu thêm thời gian và chi phí.

• Môi trường vận hành phải tốt: Hệ thống AOI phụ thuộc nhiều vào sự phối hợp chính xác giữa nguồn sáng, camera và ống kính. Đặc biệt, kết cấu, đặc điểm và kiểu dệt của vải yêu cầu môi trường kiểm tra nghiêm ngặt để giảm thiểu rủi ro phán đoán sai.
• Chi Phí Đầu Tư Ban Đầu Cao: Việc triển khai hệ thống AOI đòi hỏi đầu tư lớn về thiết bị và cơ sở hạ tầng.

Hệ Thống Kiểm Tra Vải Bằng Trí Tuệ Nhân Tạo (AI)

Nhận dạng hình ảnh AI liên quan đến học máy hoặc học sâu (deep learning) để huấn luyện các mô hình về cách xác định các khuyết tật trên vải. Quá trình này không chỉ dựa trên các quy tắc được thiết lập trước mà còn phân tích một lượng lớn dữ liệu hình ảnh vải để huấn luyện mô hình, cho phép nó nhận ra các khuyết tật từ cơ bản đến phức tạp hoặc hiếm gặp.

 

Ứng dụng:

• Linh hoạt và thích ứng: Các mô hình AI có thể liên tục học hỏi và thích ứng với các loại khuyết tật mới, dần dần cải thiện độ chính xác nhận dạng theo thời gian. 

• Xử lý các khuyết tật phức tạp: Có khả năng xác định các khuyết tật phức tạp do nhiều yếu tố gây ra, như hoa văn không đều hoặc sợi pha trộn.

• Giảm sự cần thiết của các tham số thiết lập trước: AI có thể tối ưu hóa các thuật toán phát hiện của mình thông qua tự học, giảm sự phụ thuộc vào các thiết lập chuyên sâu.

Hạn chế:

• Yêu cầu đào tạo dữ liệu: Để đạt được độ chính xác cao, cần một lượng lớn dữ liệu huấn luyện được gán nhãn.

• Tốn thời gian và tài nguyên: Quá trình huấn luyện ban đầu có thể yêu cầu tài nguyên tính toán và thời gian đáng kể.

So Sánh Giữa Máy Kiểm Tra Vải AOI Và AI

Kết luận