2026-08-07
Quy trình làm việc của thị giác máy không thể tách rời khỏi học sâu. Học sâu là một lĩnh vực mới trong nghiên cứu thị giác máy. Cốt lõi của nó nằm ở việc thiết lập và mô phỏng mạng nơ-ron của bộ não con người để phân tích và học hỏi. Nó bắt chước cơ chế của bộ não con người để phân tích dữ liệu, chẳng hạn như văn bản, âm thanh và hình ảnh. Khái niệm học sâu bắt nguồn từ nghiên cứu về mạng nơ-ron trí tuệ nhân tạo.
Quy trình chung của học sâu có thể được tóm tắt là gán nhãn, huấn luyện và suy luận. Đầu tiên, hình ảnh được thu thập thủ công, các đặc trưng được đánh dấu và dữ liệu được hình thành; sau đó, dữ liệu này được gửi đến máy tính để huấn luyện và một mạng được tạo ra để đánh giá. Nếu hiệu suất của mạng đáp ứng yêu cầu, nó có thể được đưa vào hoạt động để thực hiện phát hiện. Sau khi mạng đi vào hoạt động, một lượng lớn dữ liệu sẽ được tạo ra, và dữ liệu này có thể được biến thành các mẫu mới. Bằng cách thêm các phương pháp tối ưu hóa lặp lại dữ liệu, mạng và hệ thống phát hiện sẽ ngày càng tốt hơn.
Việc xây dựng một bộ dữ liệu huấn luyện chất lượng cao là chìa khóa trong quá trình học sâu. Để triển khai thành công các giải pháp học sâu, bộ dữ liệu huấn luyện chất lượng cao là rất quan trọng. Các trường hợp biên hoặc bộ dữ liệu được gán nhãn kém có thể làm nhiễu mạng, trong khi bộ dữ liệu được gán nhãn tốt, nhất quán nội bộ sẽ hoạt động tốt hơn. Hình ảnh huấn luyện phải điển hình cho các danh mục mà chúng đại diện. Phong cách hình ảnh huấn luyện phải càng gần càng tốt với hình ảnh sẽ gặp phải khi hệ thống được triển khai.
Ứng dụng của học sâu vào thị giác máy có thể được chia thành ba loại. Loại đầu tiên là phân loại, có thể phân loại sản phẩm thành đạt yêu cầu và không đạt yêu cầu, đây là ứng dụng lớn nhất của học sâu; loại thứ hai là định vị, giúp người dùng xác định vị trí và số lượng đối tượng; loại thứ ba là phân đoạn, có thể tìm ra đường viền của khuyết tật và đưa ra đánh giá chi tiết hơn về sản phẩm dựa trên đường viền và kích thước của khuyết tật.
So với học máy truyền thống, học sâu đóng vai trò quan trọng hơn trong thị giác máy. Về việc xử lý hình ảnh không đều, các giải pháp thị giác máy học sâu có thể tự động học các đặc điểm của khuyết tật thông qua các thuật toán học sâu, ngay cả khi hình ảnh phức tạp, giúp có thể phân tích hình ảnh không đều. Tuy nhiên, với các giải pháp thị giác máy truyền thống, khi hình ảnh không đều và không có quy tắc, rất khó để thiết lập thủ công các đặc điểm của khuyết tật, khiến cho việc phân tích hình ảnh trở nên bất khả thi.
Về độ chính xác, các giải pháp thị giác máy học sâu có thể cải thiện độ chính xác phát hiện thông qua các thuật toán học sâu và dữ liệu chuyên dụng cho sản xuất; với các giải pháp thị giác máy truyền thống, nếu bộ phận bị lỗi có sự khác biệt nhỏ so với các khuyết tật đã thiết lập trước đó, thị giác truyền thống không thể phát hiện các khuyết tật như vậy, dẫn đến độ chính xác phát hiện thấp.
Mặc dù học sâu có nhiều ưu điểm, nhưng nó không phù hợp với mọi tác vụ. Học sâu có thể cung cấp một giải pháp thuận tiện cho các vấn đề mang tính chủ quan hoặc định tính cao. Các vấn đề chủ quan hoặc các vấn đề có câu trả lời được suy ra từ sự tương tác phức tạp của nhiều điều kiện là những ứng dụng lý tưởng. Tuy nhiên, học sâu không có lợi cho mọi tác vụ, và nhiều tác vụ kiểm tra cơ bản có thể được thực hiện bằng các kỹ thuật thị giác máy truyền thống, chẳng hạn như sự hiện diện hoặc vắng mặt của các đặc điểm có thể xác định rõ ràng, đo lường và căn chỉnh.
