Công nghệ "nhìn xuyên thấu" mới giúp robot phát hiện hàng lỗi dù đựng trong hộp kín

[Thế Việt]

Các nhà nghiên cứu tại Viện Công nghệ Massachusetts (MIT) vừa phát triển một công nghệ chụp ảnh 3D mới, có thể trao cho robot khả năng "nhìn xuyên thấu" các hộp hàng hay thậm chí là các bức tường mỏng. Công nghệ này hứa hẹn sẽ cách mạng hóa ngành logistics, giúp phát hiện hàng hóa bị hư hỏng trước khi chúng được giao đến tay khách hàng, nhờ vào việc sử dụng sóng điện từ tần số cao.

Vượt qua giới hạn của công nghệ chụp ảnh mmWave​

Công nghệ chụp ảnh bằng sóng điện từ tần số cao (mmWave) không phải là mới. Đây là loại sóng có tần số từ 30 đến 300 GHz, có khả năng xuyên qua các vật cản thông thường như hộp nhựa hay tường nội thất và phản xạ lại từ các vật thể bên trong. Tuy nhiên, các hệ thống hiện tại thường chỉ tạo ra những hình ảnh phục dựng 3D khá thô sơ, không đủ chi tiết để xác định các vật thể nhỏ hay nhận diện hư hỏng.

Để giải quyết vấn đề này, nhóm nghiên cứu tại MIT đã phát triển một hệ thống hoàn toàn mới có tên mmNorm. Thay vì chỉ ghi nhận các điểm phản xạ, hệ thống này tập trung vào việc phân tích và tái tạo lại độ cong bề mặt của vật thể bị che khuất.

Hình ảnh phục dựng 3D (bên phải) của đồ vật đựng trong hộp kín (bên trái)​

mmNorm: "Đọc" độ cong bề mặt để tái tạo hình ảnh​

Bí mật của mmNorm nằm ở việc tận dụng một tính chất vật lý cơ bản: tín hiệu mmWave phản xạ từ hầu hết các vật thể theo cách "giống như một chiếc gương", nghĩa là góc tới gần như bằng góc phản xạ. Điều này có nghĩa là một radar chỉ có thể nhận được tín hiệu phản xạ mạnh từ những phần của bề mặt vật thể hướng thẳng về phía nó.

Hệ thống công nghệ chụp ảnh 3D mới này sử dụng một cánh tay robot để di chuyển radar mmWave xung quanh vật thể. Bằng cách quan sát một điểm từ nhiều vị trí radar khác nhau, mmNorm có thể tổng hợp tín hiệu từ mọi góc độ để tạo ra một ước tính chính xác về hướng và độ cong của bề mặt tại điểm đó. Quá trình này được lặp lại cho mọi điểm trong không gian 3D, từ đó tái tạo lại hình dạng của vật thể một cách chi tiết và chính xác hơn nhiều so với các phương pháp trước đây.

Thử nghiệm thành công và những ứng dụng đầy hứa hẹn​

Trong các thử nghiệm với hơn 60 vật thể hàng ngày như cốc, dụng cụ nhà bếp và công cụ điện, nguyên mẫu mmNorm đã cho thấy hiệu quả vượt trội. Công nghệ của nhóm đã tạo ra các bản phục dựng 3D với sai số thấp hơn khoảng 40% so với các hệ thống tương tự, đồng thời ước tính vị trí của vật thể bị khuất một cách chính xác hơn.

Tiềm năng ứng dụng của công nghệ này là rất lớn. Trong lĩnh vực logistics, nó có thể giúp các robot trong nhà kho "nhìn" vào bên trong các kiện hàng để loại bỏ những sản phẩm bị hư hỏng hoặc đóng gói sai trước khi chúng được vận chuyển. Trong các nhà máy, nó có thể cho phép robot nhận diện và chọn lựa một công cụ cụ thể từ một đống đồ lộn xộn. Nó cũng có thể được tích hợp vào kính thực tế tăng cường để hiển thị các vật thể bị tường che khuất, hoặc giúp các máy quét an ninh tại sân bay xác định chính xác hơn các vật thể trong hành lý.

Hiện tại, nhóm nghiên cứu tại MIT đang có kế hoạch phát triển công nghệ này hơn nữa để cải thiện độ phân giải và giúp nó hoạt động tốt hơn với các vật thể có độ phản xạ thấp hoặc các vật cản dày hơn.