I. Tổng quan
Việc phát hiện và nhận dạng khuyết điểm bề mặt (giám sát ngoại quan) đóng vai trò quan trọng trong quản lý chất lượng sản phẩm. Quá trình này thường được thực hiện thủ công, dẫn đến lãng phí thời gian và nguồn nhân lực. Các hệ thống tự động sử dụng công nghệ học sâu đang ngày càng được chú ý để giải quyết vấn đề này. Tuy nhiên, một trong những thách thức lớn là thiếu hụt dữ liệu huấn luyện. Luận văn này nhằm xây dựng một mô hình phân lớp hiệu quả cho việc giám sát ngoại quan, ứng dụng trong quản lý chất lượng sản phẩm trong sản xuất công nghiệp. Mục tiêu là cải thiện khả năng phân loại với ít dữ liệu huấn luyện, nhờ vào các phương pháp học biểu diễn tự giám sát và tăng cường dữ liệu.
1.1 Giới thiệu đề tài
Trong bối cảnh công nghiệp, việc kiểm tra khuyết điểm bề mặt sản phẩm là rất cần thiết. Các phương pháp truyền thống thường không đáp ứng được yêu cầu về tốc độ và độ chính xác. Mô hình phân lớp hiệu quả có thể giúp tăng cường khả năng nhận diện và phân loại lỗi, từ đó nâng cao chất lượng sản phẩm. Luận văn tập trung vào việc phát triển một mô hình phân lớp sử dụng các kỹ thuật học sâu, nhằm tối ưu hóa quá trình giám sát và quản lý chất lượng sản phẩm.
1.2 Mục tiêu và phạm vi đề tài
Mục tiêu chính của luận văn là nghiên cứu và xây dựng một mô hình phân lớp hiệu quả cho giám sát ngoại quan. Phạm vi nghiên cứu bao gồm việc tìm hiểu các công trình liên quan và ứng dụng các phương pháp học sâu để giải quyết vấn đề dữ liệu nhỏ. Các nghiên cứu sẽ được thực hiện trên các tập dữ liệu thực tế để chứng minh tính khả thi và hiệu quả của mô hình đề xuất.
II. Kiến thức nền tảng
Chương này trình bày các kiến thức nền tảng liên quan đến học sâu và các phương pháp học với ít dữ liệu. Mạng nơ-ron tích chập (CNN) là một trong những công nghệ chủ chốt trong giám sát ngoại quan. CNN cho phép phân tích hình ảnh và nhận diện các đặc trưng phức tạp một cách hiệu quả. Việc áp dụng các phương pháp học chuyển tiếp (Transfer Learning) cũng được đề cập, giúp tăng cường hiệu suất của mô hình khi dữ liệu huấn luyện hạn chế.
2.1 Học sâu và đặc trưng sâu
Học sâu đóng vai trò quan trọng trong việc trích xuất các đặc trưng sâu của hình ảnh. Các mô hình học sâu, như CNN, có khả năng nhận diện và phân loại các đặc trưng phức tạp của hình ảnh, giúp cải thiện độ chính xác trong quản lý chất lượng sản phẩm. Đặc trưng sâu cho phép mô hình hiểu rõ hơn về các khuyết điểm bề mặt, từ đó nâng cao khả năng phân loại.
2.2 Phương pháp Few Shot Learning
Few-Shot Learning là một phương pháp hữu ích trong việc giải quyết vấn đề thiếu dữ liệu. Phương pháp này cho phép mô hình học từ một lượng nhỏ dữ liệu, nhờ vào khả năng tổng quát hóa tốt. Kết hợp với các kỹ thuật như Self-Supervised Learning, mô hình có thể cải thiện độ chính xác phân loại mà không cần một lượng lớn dữ liệu huấn luyện. Đây là một trong những điểm mạnh của mô hình đề xuất trong luận văn.
III. Công trình nghiên cứu liên quan
Chương này trình bày các công trình nghiên cứu liên quan đến bài toán nhận dạng lỗi bề mặt sản phẩm. Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc áp dụng giám sát ngoại quan tự động có thể giảm thiểu sai sót do con người và tiết kiệm thời gian. Các phương pháp học sâu đã được áp dụng để cải thiện khả năng nhận diện khuyết điểm, tuy nhiên, vẫn còn nhiều thách thức trong việc triển khai thực tế.
3.1 Nhận dạng lỗi bề mặt dựa trên học sâu
Nghiên cứu về nhận dạng lỗi bề mặt đã chỉ ra rằng các mô hình học sâu có thể cải thiện đáng kể độ chính xác trong việc phát hiện khuyết điểm. Tuy nhiên, vấn đề thiếu hụt dữ liệu vẫn là một thách thức lớn. Các công trình đã đề xuất nhiều phương pháp để khắc phục vấn đề này, từ việc sử dụng dữ liệu tổng hợp đến các kỹ thuật học chuyển tiếp.
3.2 Phương pháp học biểu diễn
Phương pháp học biểu diễn (Representation Learning) đã được chứng minh là hiệu quả trong việc cải thiện khả năng phân loại. Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc sử dụng các mô hình học biểu diễn có thể giúp giảm thiểu số lượng dữ liệu cần thiết cho quá trình huấn luyện, từ đó nâng cao hiệu suất của các mô hình trong giám sát ngoại quan.
