Phát Triển Phương Pháp Đo Dao Động Kim Từ Ứng Dụng Công Nghệ Học Sâu

Trong sản xuất công nghiệp, kiểm tra chất lượng là hoạt động then chốt để đảm bảo sản phẩm đáp ứng các tiêu chuẩn đề ra. Đo dao động là một phần quan trọng của quy trình này, giúp phát hiện các sai lệch và đảm bảo tính ổn định của sản phẩm. Mục đích chính của kiểm tra chất lượng là phát hiện sai lệch, tìm ra nguyên nhân và ngăn ngừa chúng. Điều này đảm bảo quá trình sản xuất đúng yêu cầu và sản phẩm đạt tiêu chuẩn. Việc đo lường dao động giúp đánh giá mức độ phù hợp của sản phẩm so với thiết kế và yêu cầu hợp đồng. Các sản phẩm kém chất lượng sẽ được xác định và loại bỏ, đảm bảo chất lượng tổng thể của quy trình sản xuất. Theo tài liệu gốc, kiểm tra chất lượng giúp "Đảm bảo quá trình thực hiện đúng yêu cầu, sản xuất những sản phẩm đúng tiêu chuẩn đề ra."

Xử lý ảnh kỹ thuật số sử dụng máy tính để xử lý hình ảnh thông qua các thuật toán. Đây là một lĩnh vực con của xử lý tín hiệu kỹ thuật số, mang lại nhiều ưu điểm so với xử lý ảnh tương tự. Nó cho phép áp dụng nhiều thuật toán khác nhau và tránh các vấn đề như nhiễu và biến dạng. Học máy (Machine Learning - ML) là nghiên cứu các thuật toán máy tính có thể tự động cải thiện thông qua kinh nghiệm và dữ liệu. Nó được xem như một phần của trí tuệ nhân tạo. Các thuật toán học máy xây dựng mô hình dựa trên dữ liệu mẫu để đưa ra dự đoán hoặc quyết định mà không cần lập trình rõ ràng. Các phương pháp tiếp cận học máy được chia thành ba loại chính: học có giám sát, học không giám sát và học tăng cường. Theo tài liệu gốc, "Các thuật toán học máy xây dựng một mô hình dựa trên dữ liệu mẫu, được gọi là 'dữ liệu đào tạo', để đưa ra dự đoán hoặc quyết định mà không được lập trình rõ ràng để làm như vậy."

Các phương pháp đo dao động truyền thống thường dựa trên các cảm biến cơ học hoặc điện từ. Tuy nhiên, các cảm biến này có thể bị ảnh hưởng bởi nhiễu từ môi trường xung quanh, dẫn đến sai số trong quá trình đo. Ngoài ra, việc xử lý dữ liệu từ các cảm biến này thường đòi hỏi nhiều thời gian và công sức. Trong sản xuất công nghiệp, việc kiểm tra sản phẩm bằng con người có một số hạn chế như số lượng sản phẩm rất lớn nên phải thuê nhiều người, nhiều chi phí. Đôi khi việc nhầm lẫn do công nhân mệt mỏi hoặc do cảm xúc không tốt, dẫn đến năng suất thấp. Để giải quyết các hạn chế đó, các hệ thống kiểm tra đo lường tự động đã được nghiên cứu và ứng dụng trong các nhà máy.

Công nghệ học sâu có khả năng tự động học các đặc trưng quan trọng từ dữ liệu, giúp giảm thiểu sự can thiệp của con người và tăng độ chính xác. Các mô hình học sâu có thể được huấn luyện để nhận diện và loại bỏ nhiễu, đảm bảo kết quả đo chính xác hơn. Khả năng xử lý song song của GPU cho phép phân tích dữ liệu thời gian thực với tốc độ cao, đáp ứng yêu cầu của các ứng dụng công nghiệp. Các mô hình học sâu có thể được huấn luyện để thích ứng với các điều kiện môi trường khác nhau, đảm bảo tính ổn định của hệ thống đo. Theo tài liệu gốc, "Ngày càng có nhiều công ty quan tâm đến kiểm tra chất lượng sản phẩm bằng xử lí ảnh, học máy, học sâu vào việc kiểm tra đó."

YOLOv4 là một mô hình mạng nơ-ron tích chập (CNN) được thiết kế để phát hiện đối tượng trong thời gian thực. Mô hình này có khả năng xử lý ảnh với tốc độ cao mà vẫn đảm bảo độ chính xác. YOLOv4 sử dụng một kiến trúc mạng phức tạp để trích xuất các đặc trưng quan trọng từ ảnh và dự đoán vị trí và loại đối tượng. Mô hình này đã được chứng minh là hiệu quả trong nhiều ứng dụng khác nhau, bao gồm cả phát hiện đối tượng trong video và ảnh tĩnh. Theo tài liệu gốc, "Để thực hiện đề tài này, phương pháp đếm dao động của kim từ bằng phương pháp học sâu đã được xây dựng, áp dụng mô hình YOLO để phát hiện kim la bàn..."

Để đạt được hiệu suất tốt nhất, YOLOv4 cần được tối ưu hóa cho bài toán cụ thể là đo dao động kim từ. Điều này bao gồm việc lựa chọn các tham số huấn luyện phù hợp, sử dụng các kỹ thuật tăng cường dữ liệu, và điều chỉnh kiến trúc mạng để phù hợp với đặc điểm của kim từ. Các kỹ thuật tối ưu hóa có thể bao gồm việc sử dụng các hàm mất mát tùy chỉnh, điều chỉnh tỷ lệ học, và sử dụng các phương pháp chính quy hóa để tránh overfitting. Việc tối ưu hóa YOLOv4 có thể cải thiện đáng kể độ chính xác và tốc độ của mô hình trong việc phát hiện và theo dõi kim từ.

Thuật toán Kalman là một bộ lọc đệ quy, có nghĩa là nó sử dụng các phép đo trước đó và ước lượng hiện tại để dự đoán trạng thái tiếp theo của hệ thống. Bộ lọc Kalman bao gồm hai bước chính: dự đoán và cập nhật. Trong bước dự đoán, bộ lọc sử dụng mô hình động của hệ thống để dự đoán trạng thái tiếp theo và ma trận hiệp phương sai của sai số ước lượng. Trong bước cập nhật, bộ lọc sử dụng các phép đo mới để điều chỉnh ước lượng và ma trận hiệp phương sai. Quá trình này được lặp lại liên tục để theo dõi trạng thái của hệ thống theo thời gian. Theo tài liệu gốc, "...sau đó theo dõi kim chuyển động bằng thuật toán Kalman, trả lại ID cho đối tượng bằng phương pháp Hungary rồi hiệu chỉnh tham số cho đối tượng bằng thuật toán Kalman."

Trong bài toán đo dao động kim từ, thuật toán Kalman được sử dụng để theo dõi vị trí và vận tốc của kim từ. Các phép đo vị trí được cung cấp bởi YOLOv4, và thuật toán Kalman sử dụng các phép đo này để ước lượng trạng thái của kim từ. Mô hình động của kim từ có thể được xây dựng dựa trên các định luật vật lý, chẳng hạn như định luật bảo toàn năng lượng. Việc thiết lập các tham số của bộ lọc Kalman đòi hỏi sự hiểu biết về đặc điểm của kim từ và môi trường xung quanh. Các tham số này có thể được điều chỉnh để đạt được hiệu suất tốt nhất trong các điều kiện thực tế.

Các thực nghiệm được thực hiện trên một hệ thống bao gồm camera, máy tính, và kim từ. Camera được sử dụng để quay video kim từ dao động, và máy tính được sử dụng để xử lý video và tính toán dao động. Tập dữ liệu bao gồm các video quay kim từ dao động trong các điều kiện môi trường khác nhau, chẳng hạn như ánh sáng khác nhau, góc nhìn khác nhau, và tốc độ dao động khác nhau. Các video được gán nhãn bằng tay để tạo ra dữ liệu huấn luyện cho mô hình học sâu. Theo tài liệu gốc, "Đánh giá kết quả bằng video quay thực tế. Chương trình kiểm tra sử dụng ngôn ngữ C++, giao diện MFC."

Các kết quả thực nghiệm cho thấy phương pháp đề xuất có độ chính xác cao và khả năng thích ứng tốt với các điều kiện môi trường khác nhau. Độ chính xác của phương pháp được đánh giá bằng các chỉ số như độ chính xác, độ thu hồi, và F1-score. Các so sánh với các phương pháp truyền thống cho thấy phương pháp đề xuất có độ chính xác cao hơn và khả năng xử lý dữ liệu thời gian thực tốt hơn. Các phân tích về sai số và các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu suất cho thấy phương pháp đề xuất có thể được cải thiện bằng cách sử dụng các kỹ thuật tăng cường dữ liệu và tối ưu hóa kiến trúc mạng.

Luận văn đã xây dựng thành công các phương pháp đo số dao động của kim la bàn, kiểm tra độ chính xác của phương pháp trên tập dữ liệu thu thập được. Từ đó có thể thấy luận văn có ý nghĩa thực tiễn trong việc áp dụng vào quá trình kiểm tra số dao động của kim từ tại nhà máy, có khả năng áp dụng để tự động hóa trong sản xuất. Tuy nhiên để có thể áp dụng vào quá trình sản xuất cần thu thập thêm mẫu lỗi, đào tạo thêm ảnh cho mô hình YOLO để tăng tính tổng quát, tính chính xác cho mô hình.

Đồng thời nghiên cứu các phương pháp giúp tăng tốc độ xử lí, giảm khối lượng tính toán trong việc phát hiện, theo dõi đối tượng để đáp ứng yêu cầu xử lí thời gian thực như tăng tốc độ GPU, áp dụng các kỹ thuật đa luồng vào xử lí. Luận văn có thể là cơ sở cho việc đo dao động hoặc đếm dao động trong các ứng dụng khác.