Thị giác máy tínhĐã hoàn thành
Đếm & Phân loại Sản phẩm bằng Camera
Camera-based Counting & Classification
Đếm và phân loại 4 size sản phẩm trên băng chuyền — không cần cảm biến cơ học, sai số <0.5%.
PythonOpenCVYOLOv8ByteTrackFastAPI
Bài toán
Băng chuyền tốc độ 1.2 m/s, 4 size sản phẩm (XS/S/M/L) đôi khi chồng lệch. Cảm biến cơ học (loadcell, light gate) đếm sai khi sản phẩm chạm nhau. Cần solution non-contact.
Kiến trúc
Camera GigE Vision 60fps → ROI 1 line ngang băng chuyền → YOLOv8 detect → ByteTrack object tracking (vượt qua line đếm 1 lần) → contour analysis cho size classification → calibration grid pixel→mm → webhook tới ERP cập nhật tồn.
Stack & lý do
- ByteTrack: tốt cho counting vì giữ ID khi vật thể tạm khuất (chồng nhau).
- Calibration grid: 1 lần setup, conv pixel → mm chính xác cho size class.
- GigE Vision: 60fps stable, không drop frame như USB.
Kết quả
- Sai số đếm: 0.3-0.5% (trên 50.000 sản phẩm test)
- Phân loại size: accuracy 0.98
- Throughput: 8 sản phẩm/giây không nghẽn
- Setup time mỗi product mới: ~30 phút (thay grid + retrain SVM size)
Bài học
Tracker tốt > detector tốt cho counting. ByteTrack > SORT khi object chồng nhau. Calibration grid PHẢI in trên giấy không bóng — phản chiếu làm corner detection sai.
Bảo mật & Compliance
- Privacy mode: face recognition lưu embedding (vector 512D) thay vì ảnh gốc, không thể reverse.
- On-device processing không gửi ảnh ra cloud (edge inference).
- Retention policy: snapshot ALPR/CCTV xóa tự động sau 90 ngày trừ khi flag.