Nguyên lý hoạt động của Machine Vision

 Machine Vision (thị giác máy) là một nhánh của công nghệ xử lý hình ảnh và trí tuệ nhân tạo, cho phép máy móc "nhìn" và hiểu thế giới thông qua dữ liệu hình ảnh. Nguyên lý hoạt động của Machine Vision có thể được mô tả qua các bước sau:

1. Thu thập hình ảnh (Image Acquisition)

Đây là bước đầu tiên, trong đó hệ thống thu nhận hình ảnh từ môi trường thông qua các thiết bị cảm biến như:

• Camera: thường là camera công nghiệp có độ phân giải cao.
• Cảm biến ánh sáng: để đảm bảo hình ảnh được chụp rõ nét.
• Nguồn sáng: thường là đèn LED hoặc laser để chiếu sáng vật thể, giúp tăng cường chất lượng ảnh.

2. Tiền xử lý hình ảnh (Image Preprocessing)

Hình ảnh sau khi được thu thập có thể cần qua các bước xử lý sơ bộ để cải thiện chất lượng:

• Loại bỏ nhiễu: sử dụng bộ lọc để giảm nhiễu.
• Chỉnh sáng/tương phản: tăng độ tương phản hoặc cân bằng sáng để làm rõ các chi tiết.
• Biến đổi hình ảnh: thay đổi kích thước, xoay, hoặc cắt hình ảnh theo yêu cầu.

3. Phân tích và xử lý hình ảnh (Image Processing)

Giai đoạn này bao gồm các thuật toán để trích xuất thông tin từ hình ảnh:

• Phát hiện cạnh (Edge Detection): xác định đường biên của các đối tượng.
• Phân đoạn hình ảnh (Segmentation): chia nhỏ hình ảnh thành các vùng hoặc đối tượng cụ thể.
• Nhận diện đối tượng (Object Recognition): xác định và phân loại các đối tượng trong hình ảnh.

4. Ra quyết định (Decision Making)

Dựa trên dữ liệu đã phân tích, hệ thống đưa ra quyết định hoặc hành động.

• Phân loại (Classification): gán nhãn hoặc nhóm đối tượng.
• Đo lường (Measurement): đo kích thước, khoảng cách, hoặc vị trí.
• Phát hiện lỗi (Defect Detection): xác định lỗi sản phẩm trong quy trình sản xuất.

Nguồn tham khảo: https://intech-group.vn/machine-vision-la-gi-bv969.htm