Tại sao tối ưu chi phí dây chuyền nhà máy nên chọn Camera công nghiệp Hikvision?

Tối ưu chi phí dây chuyền không đơn thuần là chọn thiết bị có giá thấp, bởi một cấu hình camera không phù hợp có thể làm tăng chi phí do kiểm tra lại, loại nhầm sản phẩm, dừng máy hoặc phải thay đổi hệ thống khi yêu cầu sản xuất mở rộng. Vì vậy, camera công nghiệp Hikvision cần được lựa chọn dựa trên độ ổn định hình ảnh, tốc độ vận hành và đặc thù từng bài toán Machine Vision, với các dòng camera công nghiệp, camera quét dòng, smart camera và bộ đọc mã chuyên dụng của HIKROBOT.

1. Camera công nghiệp Hikvision tối ưu chi phí từ chất lượng dữ liệu đầu vào

Trong một hệ thống Machine Vision, thuật toán chỉ có thể xử lý tốt khi dữ liệu hình ảnh đầu vào đủ ổn định. Vì vậy, chi phí đầu tư camera nên được nhìn từ “chi phí trên một điểm kiểm tra” thay vì chỉ so sánh số megapixel hoặc giá thiết bị.

Các camera công nghiệp của HIKROBOT có nhiều lựa chọn về độ phân giải, tốc độ khung hình, cảm biến và giao diện. Chẳng hạn, dòng MV-CS120-10GM V5 có độ phân giải 12 MP, sử dụng GigE, hỗ trợ trigger phần cứng/phần mềm và truyền dữ liệu tối đa 100 m không cần bộ lặp. Một số model khác sử dụng USB3 Vision và GenICam cho những ứng dụng yêu cầu băng thông cao ở khoảng cách kết nối ngắn.

Các camera công nghiệp của HIKROBOT có nhiều lựa chọn về độ phân giải, tốc độ khung hình, cảm biến và giao diện

Điểm cần quan tâm ở đây là chọn đúng cấu hình cho tốc độ và trường nhìn của dây chuyền.

Nếu vật thể chuyển động nhanh, thời gian phơi sáng phải đủ ngắn để hạn chế nhòe chuyển động. Nếu cần quan sát một trường nhìn rộng nhưng vẫn phải phát hiện lỗi nhỏ, cảm biến phải có đủ số điểm ảnh. Nếu khoảng cách từ camera đến máy tính lớn, GigE có thể tạo lợi thế về hạ tầng kết nối; trong khi USB3 Vision phù hợp hơn với các cấu hình cần băng thông cao ở khoảng cách ngắn.

Một số camera HIKROBOT còn tích hợp các chức năng xử lý hình ảnh như giảm nhiễu, hiệu chỉnh màu hoặc điều chỉnh dải động ngay ở tầng camera. Ví dụ, dòng CU được công bố có các thuật toán ISP tích hợp nhằm ổn định hình ảnh và giảm tải cho thuật toán xử lý phía sau.

Như vậy, camera xử lý ảnh công nghiệp Hikvision không nên được đánh giá riêng bằng độ phân giải. Giá trị thực tế nằm ở việc camera tạo được dữ liệu đủ ổn định để hệ thống phân loại OK/NG với độ tin cậy phù hợp.

2. 3 bài toán camera công nghiệp Hikvision có thể tối ưu chi phí kiểm tra

2.1. Camera Hikvision đọc mã vạch công nghiệp

Đọc mã là một trong những bài toán có tác động trực tiếp đến truy xuất sản phẩm và tự động hóa dòng chảy vật liệu. Nếu mã đọc không ổn định, hệ thống có thể phải dừng để xử lý thủ công hoặc đưa sản phẩm sang một bước kiểm tra riêng.

Với camera Hikvision đọc mã vạch công nghiệp, nên phân biệt camera area scan thông thường với smart code reader chuyên dụng. HIKROBOT có các dòng code reader tích hợp thuật toán deep learning để xử lý mã có chất lượng in kém. Một số model còn hỗ trợ đánh giá chất lượng mã và nhiều giao thức kết nối công nghiệp.

Ví dụ, model MV-ID5120M-00C-NNN được công bố có tốc độ đọc tới 84 mã/giây và sử dụng cảm biến global shutter kết hợp thuật toán deep learning. Trong khi đó, ID6200M-00C-NNG có độ phân giải 20 MP, hỗ trợ đọc nhiều mã trong cùng trường nhìn và tốc độ tới 60 mã/giây. Những con số này là thông số của từng model, không nên suy rộng thành đặc tính chung cho toàn bộ sản phẩm Hikrobot.

2.2 Camera Hikvision kiểm tra sản phẩm lỗi

Với kiểm tra ngoại quan, bài toán khó nằm ở việc xác định đâu là biến thiên bình thường của sản phẩm và đâu là khuyết tật cần loại bỏ.

Camera Hikvision kiểm tra sản phẩm lỗi có thể được triển khai cùng các thuật toán định vị, so khớp mẫu, phát hiện biên, phân tích vùng và deep learning tùy cấu hình. HIKROBOT công bố các smart camera của hãng hỗ trợ nhiều chức năng như phát hiện khuyết tật, định vị, đo lường, nhận dạng và phân loại. Một số dòng còn có thuật toán deep learning dành cho những lỗi có hình thái biến thiên khó mô tả bằng ngưỡng cố định.

Camera Hikvision tự động phát hiện lỗi, định vị, đo lường và phân loại sản phẩm bằng các thuật toán xử lý ảnh và Deep Learning

Điểm quan trọng là không nên đồng nhất “camera độ phân giải cao” với “khả năng phát hiện lỗi tốt”. Nếu vết xước nằm trên bề mặt phản sáng, trước tiên phải giải quyết vấn đề chiếu sáng và tương phản. Nếu sản phẩm thay đổi vị trí, cần kiểm soát cơ cấu gá hoặc thuật toán định vị. Camera chỉ là một mắt xích trong chuỗi tạo dữ liệu kiểm tra.

2.3. Camera Hikvision đo kích thước tự động

Đối với bài toán đo, sai số của hệ thống không chỉ đến từ số pixel. Nó còn phụ thuộc vào ống kính, khoảng cách làm việc, độ méo, độ ổn định cơ khí, phương pháp hiệu chuẩn và cách xác định biên sản phẩm.

Camera Hikvision đo kích thước tự động có thể được sử dụng cho các phép đo hình học như khoảng cách, đường kính, chiều dài hoặc vị trí tương đối khi hệ thống được cấu hình đúng. Với yêu cầu độ chính xác cao, ống kính telecentric có thể được sử dụng để giảm ảnh hưởng của phối cảnh; tuy nhiên không nên mô tả là “triệt tiêu hoàn toàn” mọi sai số phối cảnh.

Tương tự, thuật toán sub-pixel có thể cải thiện khả năng xác định vị trí biên ảnh, nhưng không có nghĩa mọi hệ thống đều đạt độ chính xác bằng 1/10 pixel hoặc vài micromet. Độ chính xác cuối cùng phải được xác nhận bằng thử nghiệm trên chính sản phẩm, quang học và điều kiện vận hành thực tế.

>>> Xem thêm: Camera công nghiệp Hikvision có lợi thế gì trong Machine Vision?

3. Chọn camera theo pixel trên vật thể

Một trong những bước quan trọng nhất khi thiết kế hệ thống là xác định độ phân giải không gian. Giả sử trường nhìn theo chiều ngang là FOV, cảm biến có N pixel theo chiều ngang và cần phát hiện một đặc điểm có kích thước D. Khi đó:

Cách tính này thực tế hơn việc lấy FOV chia cho kích thước lỗi rồi nhân cố định với 2. Hai pixel chỉ có thể xem như mức lấy mẫu tối thiểu trong một số điều kiện lý tưởng; với bài toán phát hiện lỗi thực tế, số pixel cần thiết còn phụ thuộc vào độ tương phản, hình dạng lỗi, nhiễu, thuật toán và yêu cầu tỷ lệ phát hiện.

Ví dụ, nếu trường nhìn rộng 400 mm và cảm biến có 4096 pixel theo chiều ngang thì kích thước vật thể tương ứng khoảng 0,098 mm/pixel. Một lỗi rộng 0,5 mm sẽ chiếm khoảng 5 pixel trên ảnh. Con số này mới là cơ sở để tiếp tục đánh giá liệu hệ thống có đủ khả năng phát hiện lỗi hay cần thu hẹp trường nhìn hoặc tăng độ phân giải.

Cách tiếp cận này giúp tránh một khoản đầu tư thường gặp: mua camera quá nhiều megapixel nhưng trường nhìn cũng quá lớn, khiến mật độ pixel trên chi tiết cần kiểm tra vẫn không đủ.

Về giao tiếp, GigE Vision phù hợp với hệ thống cần triển khai trong không gian nhà máy rộng; một số camera HIKROBOT hỗ trợ truyền tối đa 100 m không cần bộ lặp và tương thích GigE Vision 2.0/GenICam. USB3 Vision phù hợp với các cấu hình cần băng thông cao ở khoảng cách kết nối ngắn.

Cuối cùng, không nên áp dụng một mức IP67 hoặc một loại cảm biến cho toàn bộ camera Hikvision. Đây là thông số theo từng dòng sản phẩm. Chẳng hạn, một số smart camera và code reader của HIKROBOT được công bố IP67, trong khi thông số cơ khí của camera area scan cần được kiểm tra theo đúng model.

4. Tối ưu chi phí phải tính cả vòng đời hệ thống

Một hệ thống Machine Vision có chi phí thấp ở thời điểm mua chưa chắc có tổng chi phí thấp. Cần tính cả thời gian tích hợp, căn chỉnh, bảo trì, tỷ lệ báo lỗi giả, khả năng mở rộng và chi phí khi thay đổi sản phẩm.

Đó cũng là lý do việc lựa chọn camera công nghiệp Hikvision nên bắt đầu từ bài toán công nghệ: cần phát hiện gì, kích thước nhỏ nhất bao nhiêu, tốc độ dây chuyền thế nào, trường nhìn bao nhiêu, điều kiện ánh sáng ra sao và dữ liệu cần truyền đến hệ thống nào.

RTC Technology cung cấp giải pháp Machine Vision, camera công nghiệp, AMR/AGV, máy công nghiệp và Smart Warehouse, hướng tới từng bước xây dựng mô hình nhà máy thông minh. Liên hệ RTC nếu cần mua thiết bị hoặc tìm kiếm giải pháp Machine Vision, AGV/AMR, Smart Warehouse phù hợp với dây chuyền thực tế.

- Hotline: 0981 264 068

- Email: info@rtc.edu.vn

> CHAT ZALO để nhận tư vấn & báo giá nhanh nhất

>>> Xem thêm: Camera Hikrobot: Hướng dẫn lựa chọn đúng cấu hình cho từng ứng dụng Machine Vision