I. Tổng Quan Giám Sát Ngoại Quan Quản Lý Chất Lượng
Giám sát ngoại quan đóng vai trò quan trọng trong quản lý chất lượng sản phẩm trong nhiều ngành sản xuất công nghiệp. Phương pháp thủ công tốn thời gian và nhân lực. Việc đánh giá chất lượng dựa trên yếu tố chủ quan trong môi trường công nghiệp khắc nghiệt. Do đó, nhu cầu về hệ thống kiểm tra chất lượng tự động là rất lớn. Các hệ thống này sử dụng hình ảnh để phát hiện và nhận dạng khuyết điểm bề mặt, giúp giảm thiểu sai sót và tăng năng suất. Các phương pháp phân tích hình ảnh công nghiệp hiện đại có thể được chia thành hai loại: xử lý ảnh truyền thống và học sâu. Phương pháp học sâu sử dụng mô hình phân lớp để xác định các loại khuyết tật khác nhau. Luận văn này tập trung vào xây dựng một mô hình phân lớp hiệu quả cho bài toán này, đặc biệt trong điều kiện dữ liệu hạn chế.
1.1. Tầm quan trọng của Giám Sát Ngoại Quan trong Sản Xuất
Giám sát ngoại quan giúp đảm bảo chất lượng bề mặt sản phẩm, từ đó nâng cao uy tín và giảm thiểu chi phí bảo hành, sửa chữa. Kiểm tra thủ công dễ mắc sai sót do mệt mỏi và yếu tố chủ quan. Hệ thống tự động giúp phát hiện các khiếm khuyết sản phẩm một cách nhanh chóng và chính xác, tăng năng suất và giảm chi phí nhân công.
1.2. Học Sâu Giải Pháp cho Bài Toán Quản Lý Chất Lượng Sản Phẩm
Học sâu, đặc biệt là Computer Vision trong sản xuất, cung cấp các công cụ mạnh mẽ để tự động hóa quá trình kiểm tra chất lượng. Các mô hình học sâu có thể học các đặc trưng phức tạp của khuyết tật từ dữ liệu hình ảnh, vượt trội so với các phương pháp xử lý ảnh truyền thống. Các mô hình này có thể tự động nhận diện khuyết tật sản phẩm mà không cần sự can thiệp thủ công.
II. Thách Thức Thiếu Dữ Liệu Huấn Luyện Mô Hình Phân Lớp
Việc áp dụng trực tiếp các mạng nơ-ron học sâu đòi hỏi lượng lớn dữ liệu huấn luyện. Tuy nhiên, trong thực tế, số lượng hình ảnh bề mặt khiếm khuyết thường hạn chế, gây khó khăn cho việc huấn luyện mô hình và dẫn đến hiện tượng overfitting. Độ trễ của các mô hình có kích thước lớn khi triển khai trên các ứng dụng thời gian thực cũng là một vấn đề. Vì vậy, cần có các phương pháp để cải thiện hiệu suất của mô hình phân lớp trong điều kiện dữ liệu hạn chế. Luận văn này đề xuất một phương pháp huấn luyện mô hình học sâu để cải thiện biểu diễn hình ảnh cho việc nhận diện khuyết điểm bề mặt.
2.1. Overfitting và Hạn Chế Dữ Liệu trong Học Sâu
Overfitting xảy ra khi mô hình học quá tốt trên dữ liệu huấn luyện nhưng không thể khái quát hóa tốt trên dữ liệu mới. Tình trạng này thường xảy ra khi dữ liệu huấn luyện quá ít hoặc không đủ đa dạng. Các phương pháp tăng cường dữ liệu và regularization có thể giúp giảm thiểu overfitting.
2.2. Yêu cầu Thời Gian Thực trong Sản Xuất Công Nghiệp
Trong sản xuất công nghiệp, hệ thống kiểm tra chất lượng cần hoạt động trong thời gian thực để không làm chậm dây chuyền sản xuất. Các mô hình học sâu lớn thường đòi hỏi nhiều tài nguyên tính toán và có thể gây ra độ trễ. Cần có các phương pháp để tối ưu hóa mô hình và giảm thời gian xử lý.
2.3. Áp Dụng Học Biểu Diễn để Giải Quyết Bài Toán
Học biểu diễn có khả năng học các biểu diễn đặc trưng tốt hơn cho việc phân loại lớp. Từ đó, có thể xây dựng được một mô hình tận dụng được lượng rất ít thông tin có giám sát được huấn luyện kết hợp với các hàm mất mát hiệu quả để tối ưu các biểu diễn đặc trưng, giúp cho việc phân loại trở nên chính xác hơn. Cải thiện hiệu quả của mô hình phân lớp trong điều kiện dữ liệu hạn chế.
III. Phương Pháp Cải Thiện Biểu Diễn Ảnh Nhận Dạng Lỗi
Luận văn đề xuất phương pháp huấn luyện mô hình học sâu, cải thiện biểu diễn hình ảnh nhận diện khuyết điểm bề mặt. Phương pháp học biểu diễn được lựa chọn để giải quyết vấn đề dữ liệu nhỏ, dựa trên khả năng học biểu diễn đặc trưng tốt cho phân loại lớp. Mô hình tận dụng lượng thông tin giám sát hạn chế, huấn luyện kết hợp các hàm mất mát hiệu quả để tối ưu biểu diễn đặc trưng, phân loại chính xác hơn.
3.1. Mô đun Self Contrastive Learning SCL Tăng Cường Biểu Diễn
Mô-đun SCL sử dụng phương pháp học đối chiếu tự giám sát để học biểu diễn đặc trưng tốt hơn từ dữ liệu không nhãn. Mô-đun này giúp mô hình học được các đặc trưng quan trọng của hình ảnh khuyết tật, ngay cả khi có ít dữ liệu nhãn.
3.2. Mô đun Angular Margin Penalty AMP Tối Ưu Phân Loại
Mô-đun AMP sử dụng hàm mất mát ArcFace để tối ưu hóa quá trình phân loại. Hàm mất mát này giúp tăng khoảng cách giữa các lớp và giảm khoảng cách trong cùng một lớp, từ đó cải thiện độ chính xác phân loại.
IV. Ứng Dụng Thực Nghiệm Đánh Giá Mô Hình Phân Lớp
Luận văn tiến hành thực nghiệm trên các tập dữ liệu công khai (NEU và MixedWM38) để đánh giá hiệu suất của mô hình đề xuất. Các thí nghiệm được thiết kế để mô phỏng các tình huống thực tế với dữ liệu hạn chế. Kết quả cho thấy mô hình có khả năng phân loại chính xác các loại khuyết tật khác nhau, vượt trội so với các phương pháp khác. Mô hình này có tiềm năng triển khai trong thực tế, hỗ trợ công nhân đưa ra đánh giá về chất lượng sản phẩm nhanh chóng.
4.1. Tập Dữ Liệu NEU Đánh Giá Khả Năng Phân Loại
Tập dữ liệu NEU chứa hình ảnh của sáu loại khuyết tật bề mặt khác nhau, được sử dụng rộng rãi để đánh giá các mô hình phân loại khuyết tật. Sử dụng tập dữ liệu này để đánh giá khả năng tổng quát hóa của mô hình đề xuất.
4.2. Tập Dữ Liệu MixedWM38 Tính Ổn Định Của Phương Pháp
Tập dữ liệu MixedWM38 chứa hình ảnh của 38 loại khuyết tật khác nhau, phức tạp hơn so với NEU. Được sử dụng để đánh giá tính ổn định của mô hình đề xuất trong các tình huống phức tạp.
4.3. So Sánh Phân Tích Kết Quả Đánh Giá Độ Chính Xác
So sánh kết quả của mô hình đề xuất với các phương pháp khác trên cả hai tập dữ liệu. Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu suất của mô hình, chẳng hạn như lượng dữ liệu huấn luyện và độ phức tạp của khuyết tật.
V. Kết Luận Ưu Điểm Hướng Phát Triển Của Mô Hình
Luận văn đã đề xuất một mô hình phân lớp hiệu quả cho giám sát ngoại quan trong sản xuất công nghiệp. Mô hình này có khả năng học biểu diễn đặc trưng tốt từ dữ liệu hạn chế và đạt được độ chính xác phân loại cao. Hướng phát triển trong tương lai bao gồm việc nghiên cứu các phương pháp tăng cường dữ liệu hiệu quả hơn và áp dụng mô hình cho các bài toán kiểm tra chất lượng khác.
5.1. Tổng Kết Các Kết Quả Đạt Được Hiệu Quả Phương Pháp
Mô tả ngắn gọn các kết quả chính đã đạt được trong luận văn, nhấn mạnh vào những đóng góp mới và các ưu điểm của mô hình đề xuất. Tóm tắt các kết quả thực nghiệm và so sánh với các phương pháp khác.
5.2. Hạn Chế Đề Xuất Giải Pháp Cải Tiến Hướng Nghiên Cứu
Chỉ ra những hạn chế của mô hình đề xuất và đề xuất các giải pháp để cải thiện hiệu suất trong tương lai. Đề xuất các hướng nghiên cứu tiềm năng, chẳng hạn như áp dụng mô hình cho các bài toán kiểm tra chất lượng khác hoặc sử dụng các kỹ thuật học không giám sát để khai thác dữ liệu không nhãn.
