VIEN

Hệ thống camera và robot kiểm tra sản phẩm

AI Vision — kiểm tra 100% sản phẩm mà không làm chậm chuyềnAI Vision — inspecting every unit without slowing the line

Kiểm tra ngoại quan bằng mắt người phụ thuộc vào ánh sáng, tốc độ chuyền và mức độ tập trung sau nhiều giờ làm việc. Camera công nghiệp kết hợp mô hình thị giác máy giữ nguyên tiêu chuẩn từ đầu ca tới cuối ca, và ghi lại ảnh của từng sản phẩm bị loại để phân tích nguyên nhân.Visual inspection by eye depends on lighting, line speed and how alert someone still is after hours of work. Industrial cameras with vision models hold the same standard from the first unit to the last and store an image of every reject for root-cause analysis.

Đặt lịch khảo sát bài toánBook a problem assessment Xem các giải pháp AI khácSee other AI solutions

0Độ chính xác đạt được trên chuyền thử nghiệmAccuracy on the pilot line

0Tỷ lệ lỗi lọt sang khách hàngEscaped defects

4-8Tuần cho một chuyềnWeeks per line

0Sản phẩm được kiểm traUnits inspected

Bài toán phù hợpSuitable problems Cách hoạt độngHow it works Cách triển khaiHow we deploy Câu hỏi thường gặpFAQ

Những bài toán AI Vision xử lý tốtWhere AI Vision performs well

Đặc điểm chung: lỗi nhìn thấy được bằng mắt, xuất hiện lặp lại và có thể chụp ảnh trong điều kiện ánh sáng kiểm soát được.Common traits: defects visible to the eye, recurring, and photographable under controlled lighting.

Kỹ thuật viên kiểm tra chất lượng sản phẩm

Lỗi bề mặtSurface defects

Xước, móp, rỗ khí, lệch màu trên kim loại, nhựa, bao bì và linh kiện điện tử.Scratches, dents, porosity and colour deviation on metal, plastic, packaging and electronic parts.

Kim loạiMetalNhựaPlasticBao bìPackaging

Công nhân thao tác trên thiết bị sản xuất

Thiếu hoặc sai chi tiếtMissing or wrong parts

Kiểm tra đủ số lượng chi tiết, đúng vị trí lắp, đúng chiều và đúng chủng loại linh kiện.Checking part count, position, orientation and component type.

Lắp rápAssemblyĐiện tửElectronics

Nhãn và mã vạchLabels and barcodes

Đối chiếu nhãn với đơn hàng, kiểm tra hạn dùng in mờ, phát hiện tem dán lệch hoặc bong.Matching labels to orders, reading faint expiry dates and spotting crooked or lifting labels.

OCROCRTruy xuấtTraceability

Ba thành phần quyết định độ chính xácThree components decide accuracy

Trong các dự án thực tế, phần lớn thời gian không nằm ở mô hình mà ở khâu chụp ảnh: chọn camera, ống kính, và đặc biệt là hệ thống chiếu sáng. Một bộ đèn được thiết kế đúng có thể làm lộ rõ khuyết tật mà mắt thường khó thấy, và giúp mô hình đạt độ chính xác cao với ít dữ liệu huấn luyện hơn.In real projects most of the effort goes not into the model but into image capture: camera, lens and above all lighting. A well-designed light set reveals defects the eye struggles with and lets the model reach high accuracy on far less training data.

Phần cứng chụp ảnh.Imaging hardware. Camera công nghiệp, ống kính và bộ chiếu sáng chọn theo vật liệu và tốc độ chuyền.Industrial camera, lens and lighting chosen for the material and line speed.
Mô hình thị giác máy.The vision model. Huấn luyện trên ảnh sản phẩm thật của doanh nghiệp, gồm cả ảnh đạt và ảnh lỗi.Trained on your own product images, both good and defective.
Cơ cấu xử lý sau kiểm tra.Post-inspection handling. Tín hiệu tới PLC để đẩy sản phẩm lỗi, hoặc cảnh báo để công nhân tách riêng.A PLC signal to eject the reject, or an alert for the operator to set it aside.

Đặt lịch khảo sát bài toánBook a problem assessment

Từ mẫu thử tới chạy thậtFrom sample test to production

Chúng tôi luôn bắt đầu bằng việc chụp thử vài trăm mẫu tại nhà máy để đánh giá tính khả thi trước khi báo giá triển khai.We always start by photographing a few hundred samples on site to assess feasibility before quoting a rollout.

Tuần 1Week 1Chụp mẫu tại nhà máySample capture on site

Mang thiết bị tới xưởng, thử các phương án chiếu sáng trên sản phẩm thật.Bringing equipment to the plant and testing lighting options on real products.

Tuần 2 – 3Week 2 – 3Huấn luyện và đánh giáTraining and evaluation

Huấn luyện mô hình, báo cáo tỷ lệ phát hiện đúng và tỷ lệ báo nhầm.Training the model and reporting detection and false-alarm rates.

Tuần 4 – 6Week 4 – 6Lắp đặt trên chuyềnLine installation

Lắp giá đỡ camera, đèn, tủ điều khiển và đấu tín hiệu với PLC.Mounting cameras, lights and control cabinet, and wiring signals to the PLC.

Tuần 7 – 8Week 7 – 8Chạy song song và hiệu chỉnhParallel run and tuning

So sánh kết quả máy với kết quả người kiểm, điều chỉnh ngưỡng cho tới khi ổn định.Comparing machine and human results and tuning thresholds until stable.

Công nhân vận hành chuyền sản xuất có hệ thống giám sát

Câu hỏi thường gặp về AI VisionCommon questions about AI Vision

Cần bao nhiêu ảnh lỗi để huấn luyện?How many defect images are needed?

Tùy loại lỗi. Với lỗi rõ ràng và lặp lại, vài trăm ảnh mỗi loại thường đủ để đạt kết quả dùng được. Với lỗi hiếm, chúng tôi kết hợp kỹ thuật sinh ảnh và mô hình phát hiện bất thường.It depends on the defect. For clear, recurring defects a few hundred images per class is usually enough. For rare defects we combine image synthesis with anomaly-detection models.

Sản phẩm thay đổi mẫu mã liên tục thì sao?Our products change frequently — is that a problem?

Hệ thống được thiết kế để đội nội bộ tự thêm mẫu mới: chụp ảnh, gán nhãn và huấn luyện lại theo quy trình đã bàn giao, không phải gọi nhà cung cấp mỗi lần đổi mẫu.The system is built so your team can add new variants: capture, label and retrain following the handed-over procedure, without calling the vendor for every change.

Gửi cho chúng tôi vài chục ảnh sản phẩm lỗiSend us a few dozen defect photos

Chỉ với bộ ảnh ban đầu, chúng tôi có thể đánh giá sơ bộ khả năng phát hiện và cho biết bài toán này có phù hợp với AI Vision hay không.From that initial set we can give an early view of detectability and tell you whether AI Vision suits the problem at all.

Đặt lịch khảo sátBook an assessment 0946.719.016