Deep Learning – học sâu là một thuật ngữ trở nên rất quen thuộc với người đam mê Machine Learning trong hai thập kỷ qua. Nhiều công ty đã tạo ra được tiếng vang lớn trong lĩnh vực khoa học nhờ ứng dụng thành cong Deep Learning. Vậy Deep Learning được ứng dụng như thế nào trong sản xuất, cùng chúng tôi khám phá ngay trong bài viết này nhé!

Deep Learning là gì?

Trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo AI, chúng ta bắt gặp rất nhiều thuật ngữ mới lạ như Computer Vision (Thị giác máy tính), Machine Learning (học máy), Deep Learning (học sâu),…Trong đó, Deep Learning được gọi là mạng lưới nơron học sâu, là tập con của Machine Learning có các mạng có khả năng học không bị giám sát từ các dữ liệu không có cấu trúc hoặc không bị gián đoạn.

Ứng dụng của Deep Learning vào sản xuất

Trong lĩnh vực sản xuất, kỹ thuật số và ứng dụng các kỹ thuật chuyển đổi mô hình hóa đã được ứng dụng từ rất lâu. Dần dần khi việc đo lường và lưu trữ thông tin trở nên số hóa, máy tính đã tham gia vào mô hình này. Cho đến khi mô hình thống kế truyền thống không đủ để đáp ứng sự bùng nổ của dữ liệu thì đây là thời điểm Deep Learning được ứng dụng vì nó có khả năng xử lí các mẫu dữ liệu phi tuyến tính cao và cho phép khám phá cực khó phát hiện ra bởi các phương pháp thủ công.

Kiểm soát chất lượng

Deep Learning – học sâu có thể tham gia vào các nhiệm vụ kiểm soát chất lượng trong một dây chuyền lắp ráp lớn. Theo Forbes, thực tế đã chứng minh rằng các quy trình làm việc, phân tích dựa trên Deep Learning dự đoán tăng 35% trong tối ưu hóa chất lượng và tự động hóa dự kiến tăng 34%.

Máy móc hoạt động theo phương thức truyền thống chỉ có khả năng phát hiện các vấn đề về chất lượng so với các số liệu về chiều dài hay trọng lượng của sản phẩm. Ngược lại, các hệ thống thị giác máy tính lại có thể phát hiện ra những manh mối trực quan về các vấn đề về chất lượng và từ đó sửa chữa những hư hỏng đó.

Sự ra đời của Deep Learning với kiến trúc học tập sâu như lưới thần kinh sẵn sàng tiếp quản từ các nhà khai thác của con người để phát hiện ra những manh mối trực quan để nắm bắt được vấn đề chất lượng trong hàng hóa và các công đoạn trong một quy trình sản xuất lớn. Deep Learning cho phép mở rộng hơn nhiều so với những giải pháp cũ và được đào tạo, tái sử dụng lại khi nhà máy sản xuất cần chúng. Để ứng dụng triệt để học sâu thì doanh nghiệp cần đầu tư để đào tạo hệ thống với dữ liệu hình ảnh liên quan.

Giám sát quy trình và phát hiện bất thường

Để cải tiến chất lượng sản phẩm và năng suất sản xuất thì doanh nghiệp bắt buộc phải giám sát quy trình gắt gao và phát hiện ra những bất thường trong quy trình đó. Phương pháp truyền thống như Kiểm soát quy trình thống kê được ứng dụng để làm nhiệm vụ này. Tuy nhiên, các phương pháp cũ như thế lại không thể đảm bảo được độ chính xác cao khi mà số lượng các biến tương tác lẫn nhau tăng lên và thay đổi theo thời gian.

Với nhiệm vụ này, Deep Learning sẽ phát hiện được những bất thường mà các kỹ thuật giảm kích thước như PCA (Phân tích thành phần chính) được sử dụng để xử lí tín hiệu thống kê truyền thông. Bên cạnh đó, để hỗ trợ giám sát quy trình và phát hiện lỗi có thể sử dụng Autoencoder tĩnh hoặc đa dạng. Tóm lại, bộ điều khiển tự động học sâu sẽ giải quyết được vấn đề giám sát quy trình của doanh nghiệp.

Tối ưu đầu vào cho nhà máy

Việc tối ưu hóa các nguồn lực đầu vào trong quy trình sản xuất được xem là yếu tố quan trọng giúp tăng lợi nhuận của tổ chức đó. Năng lượng điện và cấp nước là hai yếu tố đầu vào mà doanh nghiệp cần quan tâm để tối ưu hóa được chúng. Đối với một nhà máy có quy mô lớn thì các thuật toán đơn giản khó có thể quản lí dòng chảy của các tài nguyên. Đây là lúc cần ứng dụng Deep Learning vào quy trình như mạng lưới thần kinh trung ương.

Các hệ thống học tập sâu theo dõi mô hình sử dụng điện như là một chức năng của hàng trăm thông số quy trình của nhà máy tự động đề xuất các thực tiễn, giải pháp tốt nhất để sử dụng tối ưu nguồn nguyên liệu đầu vào này. Nếu nhà máy chuyển hướng sang sử dụng năng lượng tái tạo thì thuật toán học sâu sẽ giúp vạch ra các quỹ đạo chuyển đổi tối ưu chuyển sang nguồn năng lượng bền vững. Deep Learning đảm nhận tốt vai trò chuyển đổi này còn các phân tích dự đoán cổ điển rất khó để thực hiện tốt nó.

Deep Learning được ứng dụng vào sản xuất đã trở thành tiền đề quan trong cho thành công của nền công nghiệp 4.0. Sản xuất thông minh với triển vọng to lớn sẽ đáp ứng gia tăng năng suất, nâng cao chất lượng sản phẩm và đáp ứng lợi nhuận của công ty. Sự chuyển đổi mô hình sản xuất nhờ ứng dụng thành công học sâu sẽ đảm bảo cung cấp tới người tiêu dùng những sản phẩm giá cả phải chăng với chất lượng tốt nhất.

Thị giác máy tính và xử lý hình ảnh là hai công nghệ sử dụng chung đối tượng nghiên cứu là hình ảnh. Chính vì vậy đôi khi người ta thường nhầm tưởng hai công nghệ này là một. Vậy giữa Computer vision và Image processing có thật sự đồng nhất? Điểm khác biệt ( nếu có) của hai công nghệ này ở đâu? Để làm rõ những vấn đề này hãy cùng theo dõi bài viết sau đây nhé.

1. Xử lý hình ảnh là gì?

Xử lý hình ảnh là thuật ngữ chuyên dùng trong lĩnh vực công nghệ, nó thể hiện một loạt các chức năng được máy tính thực hiện trên các hình ảnh tĩnh.

Nghĩa là xử lý hình ảnh là công nghệ xử lý trên 1 khung hình đơn được đưa vào hệ thống máy tính, sau khi được áp dụng một số hiệu ứng xử lý hình ảnh đặc biệt thì được đưa ra.

Hiểu một cách đơn giản, xử lý hình ảnh là thao tác chỉnh sửa các hình ảnh tĩnh. Một ứng dụng thông dụng nhất là các phần mềm photoshop, chỉnh sửa hình ảnh.

Xử lý hình ảnh không đề cập đến quá trình phân tích một hình ảnh, xử lý hình ảnh chỉ đơn thuần là thao tác chỉnh sửa các chi tiết ảnh mà thôi, điều này khác hoàn toàn so với thị giác máy.

1. Thị giác máy là gì?

Thị giác máy tính được hiểu là khả năng thu nhận và phân tích dữ liệu trực quan, sau đó đưa ra những đánh giá, quyết định liên quan đến những thành phần được thu nhận được của máy tính. Từ định nghĩa này cho thấy, thị giác máy tính là quá trình xử lý đồng thời các đối tượng khác nhau, không xử lý độc lập một đối tượng nào khác.

Hiểu đơn giản, thị giác máy tính là quá trình máy tính đọc, hiểu và tiếp thu những thông tin từ hình ảnh.

Thị giác máy tính có khả năng xử lý trên nhiều hình ảnh hay có thể nói thị giác máy tính xử lý hình ảnh theo một chuỗi, những hình ảnh trong chuỗi không phải chỉ là những hình ảnh đơn thuần được lựa chọn ngẫu nhiên mà những hình ảnh này phải có một mối quan hệ được xác định trước. Điều này khác hoàn toàn so với quá trình xử lý trên từng khung hình của công nghệ xử lý hình ảnh.

Điểm khác biệt mấu chốt giữa Computer vision( thị giác máy tính) vs Image processing( Xử lý hình ảnh) là đối tượng hình ảnh được xử lý.

1. Sự khác biệt trong Deep learning của xử lý hình ảnh và thị giác máy.

Deep learning được hiểu đơn giản là hệ thống tính toán và phân tích dữ liệu sử dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo. Hiện nay công nghệ này được trang bị trên hệ thống thị giác máy và xử lý hình ảnh. Tuy nhiên Deep learning của hai công nghệ này có những điểm khác nhau rất thú vị.

Hiện nay Deep learning được ứng dụng trong công nghệ xử lý hình ảnh dưới dạng kỹ thuật phát hiện cạnh, Edge Detection. Việc phát hiện cách của các hình ảnh rất quan trọng trong xử lý hình ảnh. Công nghệ xử lý hình ảnh được sử dụng trên một hình ảnh tĩnh nên việc phát hiện có khuôn hình và xử lý trên các khuôn hình đó được cho là yếu tố sống còn trong xử lý hình ảnh.

Ví dụ, để có thể chỉnh sửa, nhận biết hình ảnh của một chiếc bánh, trước tiên bạn cần phải nhận biết vị trí chiếc bánh kem đó trong toàn bộ khung hình từ đó đưa ra hình mẫu và vị trí cơ bản của chiếc bánh kem. Sau đó bạn cần thực hiện thao tác nhận biết các đường viền của bánh kem, các cạnh trên dưới và những đường viền phía trong của chiếc bánh kem đó.

Tuy nhiên khi áp dụng Deep learning bạn sẽ không cần thiết để tốn nhiều thời như vậy.

• Deep learning cho thị giác máy.

Không còn nghi ngờ gì nữa về tầm quan trọng của Deep learning trong thị giác máy, Deep learning giúp cung cấp các dữ liệu cần thiết cho các thuật toán của hệ thống thị giác máy hoạt động.

CNN của Deep learning cung cấp khả năng xử lý hình ảnh cho thị giác máy, trong khi RNN là công cụ cho việc khai thác thông tin tạm thời để xác định bối cảnh.

Xử lý hình ảnh và Thị giác máy tính là hai công nghệ khác biệt giúp xử lý những nhiệm vụ riêng biệt nhưng có liên quan đến nhau. Xử lý hình ảnh thực hiện xử lý trên

các khung hình tĩnh, thị giác máy thực hiện nghiên cứu và thu thập những khung hình động đưa ra những phương án nhận diện, xử lý cho những thao tác xử lý hình ảnh.  Trong cuộc cách mạng số, dựa trên những công nghệ tiên tiến mới được phát minh, hai công nghệ này sẽ còn có những bước phát triển vượt bậc hơn nữa.

Với sự phát triển nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo (AI) thì trong nhiều lĩnh vực thậm chí máy móc trí tuệ nhân tạo còn vượt trội hơn cả con người. Trong đó, thị giác máy tính hay Computer Vision được xem là một trong những loại AI mạnh mẽ, tân tiến mang lại những ứng dụng hiện đại, tuyệt vời nhất. Bài viết này sẽ đưa đến cho bạn một cái nhìn tổng quan về thị giác máy tính và những ứng dụng của nó trong xu thế công nghệ hiện nay.

Thị giác máy tính là gì?

Thị giác máy tính (Computer Vision) là một hình thức công nghệ mô tả khả năng của bộ máy có thể thu nhận và phân tích các dữ liệu trực quan, sau đó sẽ tiến hành đưa ra các quyết định về nó. Đơn giản thì thị giác máy tính là một công nghệ thuộc lĩnh vực khoa học máy tính và trí tuệ nhân tạo mà có tầm nhìn và khả năng xử lý nhận dạng như con người.

Công nghệ này đề cập đến toàn bộ quá trình mô phỏng tầm nhìn trong một bộ máy phi sinh học  của con người. Quá trình này bao gồm chụp ảnh, phát hiện và nhận dạng đối tượng, nhận biết bối cảnh tạm thời và sau đó nâng cấp sự hiểu biết về những sự kiện đã xảy ra trong một khoảng thời gian hợp lý.

Ngày nay, thị giác máy tính đã được ứng dụng vào nhiều ứng dụng hữu ích. Trên cấp độ người dùng, nó được ứng dụng vào máy bay không người lái để điều khiển máy bay tránh các chướng ngại vật.

Ứng dụng của thị giác máy tính trong thực tiễn cuộc sống

Phát hiện các khiếm khuyết

Phát hiện ra các lỗi, khiếm khuyết có lẽ là ứng dụng phổ biến rộng rãi nhất của thị giác máy tính. Thông thường, con người thường đảm nhiệm vai trò giám sát để phát hiện ra các yếu tố bị lỗi. Nhưng khi quy trình này cần được mở rộng thành hệ thống thì con nguoiwf khó có thể kiểm soát được. Nhờ thì giác máy tính mà chúng ta có thể phát hiện, kiểm tra những lỗi nhỏ nhất đến cả những chi tiết có kích thước nhỏ hơn 0,05mm.Quá trình xử lý này của máy tính còn diễn ra nhanh chóng và chính xác hơn so với mắt người rất nhiều lần. Thị giác máy tính được thiết kế và ứng dụng vào từng trường hợp cụ thể để phát hiện ra những khiếm khuyết của hình ảnh trong từng trường hợp đó.

Trình đọc tự động

Tương tự khi bạn sử dụng công cụ dịch thuật của Google Translate, bạn chỉ cần trỏ Camera của điện thoại thông minh vào văn bản cần dịch thì ngay lập tưvs văn bản đó sẽ được dịch sang ngôn ngữ khác mà bạn yêu cầu. ở đây thị giác máy tính sử dụng OCR (thuật toán nhận dạng ký tự để trích xuất thông tin), cụ thể là máy tính sẽ nhận dạng những kí tự và dịch chính xác sang ngôn ngữ gốc và bản dịch sẽ phủ lên lớp văn bản thực.

Vận hành tự động

Chắc hẳn bạn không còn xa lạ gì với hình ảnh những chiếc xe không người lái trong những bộ phim hành động. Lĩnh vực này cũng ứng dụng thị giác máy tính một cách hiệu quả. Nhờ công nghệ này mà công nghệ xe tự vận hành, không người lái đã có những bước tiến bộ nhanh chóng trong thời gian qua và hứa hẹn sẽ mang ra thị trường những chiếc xe không người lái ưu việt.

Trí tuệ nhân tạo đã thu thập được những dữ liệu, thông tin về hành vi của người lái xe để có thể tự động điều khiển, vận hành, tìm làn đường, phát hiện nguy hiểm và hiểu được ý nghĩa của các tín hiệu giao thông.

Xử lý dữ liệu

Kết hợp chặt chẽ với mô hình Deep Learning, công cụ thị giác máy tính hỗ trợ con người thực hiện các nhiệm vụ nhận dạng, tổ chức và xử lý thông tin. Thuật toán Deep Learning chủ yếu thay thế quy trình gắn thẻ thủ công thông qua một phương pháp tiếp cận được gọi là nghiên cứu dữ liệu đám đông. Lúc này Deep Learning được ứng dụng để thu thập thực tự động và gắn thẻ dữ liệu theo thời gian do các chuyên gia tạo ra và từ đó máy học sẽ bắt đầu quy trình nhận dạng các đối tượng.

Ứng dụng trong lĩnh vực y tế

Thị giác máy tính được ứng dụng thành công trong lĩnh vực y tế với những tiến bộ không ngừng trong lĩnh vực nhận dạng mẫu và xử lí hình ảnh. Những hình ảnh y khoa đã trở thành một phần thiết yếu và hỗ trợ quá trình làm việc của nhiều bác sĩ và các chuyên gia trong lĩnh vực y tế sức khỏe, giúp họ có công cụ chẩn đoán tốt hơn và tăng khả năng đưa ra hành động với hiệu quả cao hơn.

Công nghệ thị giác máy tính cũng hỗ trợ kỹ thuật đắc lực cho các ca phẫu thuật. Mô hình ảnh 3D của hộp sọ, như là một phần của điều trị khối u não hỗ trợ việc chuẩn bị phẫu thuật thần kinh tiên tiến. Hơn nữa, với tính ứng dụng ngày càng cao của thị giác máy tính trong y tế, việc tận dụng nó để phân loại các nốt phổi đã đạt được tiến bộ to lớn để chẩn đoán sớm ung thư phổi.

Ngoài ra, thị giác máy tính được sử dụng trong lĩnh vực an ninh để tìm kiếm tội phạm bằng công nghệ nhận diện khuôn mặt hay giúp cải thiện trải nghiệm của khách hàng trong lĩnh vực bán lẻ,…

Có thể thấy con người chúng ta thật may mắn khi được sinh ra trong khoảng thời gian thế giới có nhiều đổi mới, công nghệ phát triển như vũ bão. Nếu như trước đây, bạn thấy lĩnh vực trí tuệ nhân tạo chỉ xuất hiện trên các thước phim Hollywood nhưng ngày nay nó lại trở nên rất gần gũi. Nổi bật trong đó không thể không nhắc tới thị giác máy tính (Computer Vision). Nghe thật thú vị phải không các bạn. Vậy thị giác máy tính là gì? Nó có ứng dụng như thế nào trong cuộc sống của chúng ta? Cùng chúng tôi tìm hiểu qua bài viết dưới đây nhé.

Tìm hiểu thị giác máy tính là gì?

Trên thế giới, thị giác máy tính được biết đến là một lĩnh vực đã và đang phát triển vô cùng. Tuy nhiên ở Việt Nam thì lĩnh vực này còn khá mới. Chính vì vậy, việc nghiên cứu và đi sâu vào phát triển lĩnh vực này đã mở ra rất nhiều tiềm năng cho chặng đường nghiên cứu tại Việt Nam.

Thị giác máy tính là một hình thức công nghệ cao, dùng để mô tả khả năng thu nhận và phân tích dữ liệu trực quan của bộ máy, sau đó sẽ tiến hành đưa ra các quyết định cho nó. Nói một cách dễ hiểu thì khái niệm thị giác máy tính thuộc về lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và khoa học máy tính, nó có chức năng thiết lập cho máy tính có thể nhìn và xử lý nhận dạng như con người.

Thị giác máy tính (Computer Vision) bao gồm ba lĩnh vực sau:

• Xử lý hình ảnh: Dùng để phát triển các thuật toán xử lý ảnh như tăng hoặc giảm chất lượng ảnh, lọc nhiễu…
• Nhận diện mẫu: Giải thích các kỹ thuật khác nhau để có thể phân loại mẫu.
• Quang trắc: Liên quan tới việc thu thập những số đo chính xác từ hình ảnh.

Các ứng dụng của thị giác máy tính trong thực tiễn

Hiện nay, thị giác máy tính là một lĩnh vực công nghệ phát triển và nó có nhiều ứng dụng rộng rãi trong đời sống thực tế, trong đó phải kể đến như:

Phát hiện các khiếm khuyết

Trong tất cả các ứng dụng của thị giác máy tính thì đây được xem là ứng dụng phổ biến nhất. Tính tới thời điểm hiện tại thì việc phát hiện ra những yếu tố bị lỗi sẽ được tiến hành bởi người giám sát, chỉ định và mở rộng hơn mà không thể nào kiểm soát được tất cả quy trình của hệ thống.

Nhờ có thị giác máy tính mà chúng ta có thể kiểm tra được tất cả những lỗi nhỏ nhất từ những vết nứt kim loại, tới lỗi sơn hay cả những bản in xấu có kích thước rất nhỏ, nhỏ hơn cả 0,05mm. Việc xử lý này của thị giác máy tính còn nhanh và chính xác hơn rất nhiều so với việc chúng ta sử dụng mắt thường của con người để quan sát. Thuật toán này được thiết kế với mục đích giúp cho việc bạn dễ dàng phát hiện được các hình ảnh có khiếm khuyết.

Xử lý dữ liệu

Các công cụ Computer Vision cùng với mô hình Deep Learning được đưa vào nghiên cứu để hỗ trợ con người thực thi nhiệm vụ nhận dạng cũng như tổ chức thông tin. Khi đó bắt buộc cần phải có một khối lượng dữ liệu lớn được dán nhãn. Các thuật toán Deep Learning phát triển và thay thế quy trình gắn thẻ thủ công thông qua phương pháp tiếp cận nghiên cứu dữ liệu đám đông. Đây là phương pháp thu thập theo thời gian thực tự động, gắn thẻ dữ liệu do các chuyên gia tạo ra để từ đó máy sẽ bắt đầu quy trình nhận dạng các đối tượng một cách dễ dàng.

Vận hành tự động

Chắc hẳn khi xem ti vi bạn đã có lần bắt gặp hình ảnh những chiếc xe không có người lái. Đây chính là một trong những ứng dụng nổi bật của thị giác máy tính Computer vision và Deep learning. Có thể thấy những chiếc xe này chưa tới thời điểm có thể thay thế hoàn toàn người lái song công nghệ xe tự vận hành, tự lái, tự điều khiển như vậy đã có một bước tiến đáng kể hiện nay.

Bên cạnh đó với công nghệ AI thì nó đã phân tích dữ liệu được thu thập từ hàng triệu người lái xe để có thể tự động tìm làn đường và phát hiện được các mối nguy hiểm khi tham gia giao thông.

Trình đọc tự động

Trong số chúng ta chắc hẳn đã có bạn từng sử dụng hoặc nghe nói tới ứng dụng Google translate. Với ứng dụng này bạn có thể phát hiện ra khả năng tìm camera từ điện thoại thông minh của bạn bằng cách nhập vào văn bản với bất kỳ một loại ngôn ngữ nào và giúp dịch nó sang một ngôn ngữ khác trên màn hình một cách dễ dàng, nhanh chóng tức thì. Bằng việc sử dụng tới thuật toán nhận dạng ký tự để có thế trích xuất thông tin, điển hình là nhận dạng ký tự quang học. Đây là thuật toán cho phép dịch được một bản chính xác tiếp đó sẽ chuyển thành lớp phủ lên văn bản thực.

Bài viết trên đây đã giới thiệu những thông tin liên quan tới thị giác máy tính, các ứng dụng của nó trong đời sống hiện nay. Hy vọng với những chia sẻ này, bạn sẽ cái nhìn rõ hơn về lĩnh vực này. Nếu có bất kỳ điều gì thắc mắc cần được giải đáp thì hãy liên hệ với chúng tôi ngay nhé.