Robot cộng tác ngày nay không chỉ dừng lại ở việc hỗ trợ thao tác cơ bản, mà còn được trang bị thêm nhiều công nghệ thị giác và trí tuệ nhân tạo để làm việc hiệu quả hơn.  

Techman là một trong những nhà tiên phong với các tính năng nổi bật như Landmark 2.0, phân đoạn đối tượng, Flying Trigger hay quản lý mô hình AI trực tiếp trên TMflow. Những cải tiến này giúp cobot vận hành ổn định, rút ngắn thời gian tích hợp và phù hợp với nhiều ứng dụng sản xuất khác nhau. Bài viết sẽ điểm qua các công nghệ đáng chú ý trên AI Cobot Techman và giá trị chúng mang lại cho nhà máy. 

AI Vision

Các tính năng nổi bật của AI Vision trong phần mềm TMflow 2.20 & 2.22 bao gồm: 

• Landmark 2.0 
• AI phát hiện bất thường (AI Anomaly Detection) 
• Flying-trigger 
• Tích hợp trực tiếp TM AI+ Trainer vào TMflow 
• Quản lý AI Model và Triển khai AI Model từ xa 

1.  Landmark 2.0 định vị nhanh và ổn định hơn

Landmark 1.0​ và Landmark 2.0​ 

Các phương pháp định vị thông thường như định vị dựa trên hệ tọa độ robot, điểm tham chiếu hoặc sử dụng jig gá hỗ trợ sẽ mất nhiều thời gian để dạy robot từ đầu và dễ gây ra sai sót khi thay đổi tọa độ robot/sản phẩm. Landmark 2.0 là công nghệ định vị bằng đối tượng tham chiếu, giúp robot tự động tính toán lại tọa độ mà không phải cài thủ công, giúp robot định vị nhanh hơn, chính xác hơn kể cả khi tọa độ của robot/sản phẩm thay đổi. 

Đối với Techman Cobot, Landmark có vai trò là mốc tham chiếu nhanh để tái đồng bộ hệ tọa độ làm việc. Ở phiên bản cũ Landmark 1.0 dựa vào bốn điểm ở góc để ước lượng tư thế, điều này có thể gây ra sai số định vị khi bề mặt bị nhiễm bẩn. Còn phiên bản mới Landmark 2.0 được thiết kế hoàn toàn mới với: 

• Độ bền được nâng cao hơn: Quy trình in mới trên bề mặt kim loại giúp cải thiện độ chính xác và giảm hiện tượng phản xạ.​ Ở phiên bản mới đã loại bỏ lớp phim nhựa trên bề mặt để ngăn ngừa tình trạng bong tróc. 
• Cải thiện tính ổn định: Tích hợp nhiều điểm đặc trưng hơn, cải thiện đáng kể độ tin cậy trong định vị. 

Landmark 2.0 có thể cải thiện độ chính xác lặp lại định vị khoảng 20% trong điều kiện tiêu chuẩn. Cần lưu ý rằng trong ứng dụng thực tế, giá trị này sẽ có sự thay đổi do các yếu tố như nguồn sáng môi trường, đặc tính của đối tượng và phương pháp lập trình thị giác, những yếu tố này sẽ ảnh hưởng đến sự thay đổi về độ chính xác. 

2. AI phát hiện bất thường (AI Anomaly Detection)

Trong các ứng dụng dây chuyền sản xuất, tỷ lệ sản phẩm đạt (OK) cao dẫn đến mất cân đối, việc thu thập đủ mẫu sản phẩm không đạt (NG) để huấn luyện mô hình phân loại là thách thức lớn. Điều này có thể gây ra tình trạng dữ liệu huấn luyện không đủ cho các bài toán Phân loại (Classification) và Phân đoạn ngữ nghĩa (Semantic Segmentation), làm giảm độ chính xác của mô hình. 

Techman ứng dụng phương pháp “anomaly detection”: Huấn luyện trên mẫu sản phẩm đạt (OK) để trích xuất các vector đặc trưng chính bằng mạng nơ-ron. Trong quá trình kiểm tra, các vector này được so sánh để nhận diện sự sai lệch đáng kể, từ đó phát hiện chính xác các bất thường.​ 

Độ chính xác và tính ổn định đã được cải thiện với khả năng học của mô hình AI đã được nâng cao, cho phép ghi nhớ nhiều đặc trưng của trạng thái bình thường (OK) và cải thiện hiệu suất phát hiện (detection).​ Phiên bản cập nhật đã cải thiện khả năng phân biệt giữa trạng thái bình thường (OK) và bất thường (NG) giúp mô hình ổn định hơn. 

3. Flying Trigger

Flying Trigger là chức năng cho phép camera (và ánh sáng đồng bộ) chụp ảnh chính xác trong khi cobot vẫn đang di chuyển, tức không cần dừng tại mỗi vị trí chụp. 

Công nghệ Flying-trigger đồng bộ thời gian thực giữa điều khiển chuyển động, tín hiệu số đầu ra và chụp ảnh, cho phép ghi hình và nhận dạng trực quan chính xác trong khi di chuyển, giúp robot hoạt động liên tục mà không cần dừng. Kết quả là giảm tới khoảng 50% thời gian so với phương pháp dừng chụp trong truyền thống, rất hữu dụng cho kiểm tra tốc độ cao trên dây chuyền. 

Ba đặc trưng của Flying Trigger​: 

• Điều khiển chính xác: Đảm bảo độ chính xác đi qua điểm chụp ở mọi tốc độ.​ 
• Đồng bộ ảnh: Chụp ảnh với độ đồng bộ thời gian ở mức mili giây khi đi qua điểm chụp.​ 
• Khả năng xử lý ảnh đa dạng: Hỗ trợ nhiều tác vụ thị giác, bao gồm điều chỉnh linh hoạt các tham số chụp ảnh, nhận dạng mẫu (pattern matching), đọc mã vạch, OCR, và suy luận với nhiều mô hình AI khác nhau.​ 

4. Tích hợp trực tiếp TM AI+ Trainer vào phần mềm TMflow

Trước đây việc huấn luyện AI phải được thực hiện bằng nhiều thiết bị khác nhau với nhiều bước phức tạp.​ Bây giờ với phiên bản mới, việc hoàn thiện huấn luyện AI chỉ cần sử dụng TMflow. 

Kể từ phiên bản 2.20, các bước thu thập ảnh, gán nhãn, huấn luyện và tải mô hình có thể thực hiện ngay trong môi trường lập trình robot, không cần notebook hoặc server tách rời. Điều này giúp giảm đáng kể độ phức tạp khi triển khai và rút ngắn thời gian từ thử nghiệm đến chạy thực tế. 

5. Quản lý AI Model và Triển khai AI Model từ xa

TMflow hiện hỗ trợ lưu nhiều phiên bản mô hình AI cho cùng một project (có thể huấn luyện tới 5 mô hình) để hiểu rõ hơn về chất lượng huấn luyện mô hình, cho phép so sánh chi tiết nhiều mô hình cùng lúc để nhanh chóng quyết định mô hình nào sẽ được triển khai, giúp việc quản lý phiên bản giữa các mô hình đơn giản và thuận tiện hơn.​ 

Việc triển khai mô hình từ xa (version 2.22) cho phép tải và triển khai mô hình AI đến nhiều robot cùng lúc, không cần đến từng robot để tải thủ công, thậm chí khi dây chuyền vẫn hoạt động, giảm thời gian chết (downtime) và thao tác đến từng robot để tải thủ công. Đây là một tính năng hữu ích và rất quan trọng trong môi trường sản xuất quy mô lớn. 

TCP (Tool Center Point)

TCP (Tool Center Point), hay Điểm trung tâm công cụ, là một khái niệm quan trọng trong robot học, giúp robot xác định chính xác vị trí và hướng của công cụ (ví dụ: mỏ hàn, kẹp gắp) so với hệ tọa độ của robot.  

Mỗi robot có thể có nhiều TCP khác nhau, nhưng tại một thời điểm chỉ có thể sử dụng một TCP duy nhất. Với tính năng hiệu chuẩn chính xác ≤ 0.3mm, robot có thể duy trì quỹ đạo ngay cả khi thay đổi công cụ, di chuyển linh hoạt theo hướng TCP và đồng bộ hoàn hảo với AI Vision. 

Trong hệ thống TMflow của Techman Robot, TCP còn được gắn với Vision Base (cơ sở tầm nhìn), giúp đồng bộ tọa độ của robot với tọa độ của camera, đảm bảo khả năng định vị chính xác khi robot thực hiện các thao tác như gắp, đặt, hay xoay phôi. 

Ứng dụng thực tế

Qua hàng loạt dự án (siết vít tự động, kiểm tra nhãn PSSD, kiểm tra linh kiện EV, cấp phôi CNC cho OEM ô tô, v.v.), Techman đã chứng minh cách kết hợp AI Vision và thao tác cobot giải quyết các vấn đề cụ thể: phát hiện lỗi lấy vít tức thì bằng mirror reflection + AI, kiểm tra nhiều vị trí phức tạp với độ chính xác cao, định vị phôi trong môi trường phản xạ bằng AI object detection.  

Techman đang chuyển hóa cobot thành một nền tảng thông minh hơn: Phát triển nhiều tính năng AI Vision mới, tích hợp trực tiếp TM AI+ Trainer vào TMflow, và công cụ mô phỏng cho phép thử nghiệm nhanh. Những cải tiến như Landmark 2.0, Flying Trigger, quản lý mô hình và triển khai từ xa không chỉ nâng cao tính khả dụng mà còn làm giảm chi phí kỹ thuật và thời gian triển khai.  

Thông qua bài viết này, bạn đã cùng Temas khám phá những công nghệ nổi bật được tích hợp trên AI Cobot Techman. Tại Việt Nam, Temas tự hào là nhà phân phối chính hãng của Techman, mang đến các dòng AI Cobot tiên tiến cho doanh nghiệp. Hãy liên hệ với chúng tôi để được tư vấn chi tiết và lựa chọn giải pháp tối ưu, phù hợp nhất cho nhu cầu sản xuất của bạn. 

Tham khảo: Các dòng AI Cobot Techman