Học AI & Lập trình
Python cơ bản: cài Python, VS Code và chạy chương trình đầu tiên
Cài Python 3.13 đúng cách trên Windows, macOS, Linux, cài VS Code, chạy file .py đầu tiên và học cách đọc thông báo lỗi.
⭐ Mới bắt đầu? Học theo thứ tự
Chặng 1: Python trong lộ trình Vision Engineer
11 bài học sắp xếp từ dễ đến khó, có mục tiêu, bài tập và dự án cuối chặng.
Bài viết về Python
Học AI & Lập trình
Python cơ bản: biến, kiểu dữ liệu và toán tử
int, float, str, bool qua ví dụ đo lường và OK/NG, f-string định dạng số, ép kiểu và hai cái bẫy về số thực.
Học AI & Lập trình
Python cơ bản: rẽ nhánh và vòng lặp
if/elif/else cho tiêu chí OK/NG, for, range, enumerate, while có giới hạn, break, continue và bài tập dừng dây chuyền.
Học AI & Lập trình
Python cơ bản: list, tuple, dict và set
Lưu và thống kê dữ liệu sản xuất: slicing, list comprehension, dict cấu hình, đếm lỗi Pareto, set phát hiện mã trùng.
Học AI & Lập trình
Python cơ bản: hàm và module
Viết hàm có tham số mặc định, trả nhiều giá trị, type hint, docstring, tách module và khối if __name__ == "__main__".
Học AI & Lập trình
Python cơ bản: đọc ghi file, pathlib và xử lý lỗi
Đọc ghi file UTF-8 với with, đường dẫn bằng pathlib, try/except đúng cách và hàm đọc cấu hình JSON an toàn.
Kiến thức
Môi trường ảo, pip và requirements.txt cho dự án AI Vision
Tạo venv cho từng dự án, cài đúng gói OpenCV, lưu requirements.txt, cài offline cho máy nhà máy, cài PyTorch nhận GPU và script kiểm tra môi trường.
Học AI & Lập trình
Python cho kỹ sư Vision: xử lý thư mục ảnh, CSV và log kết quả
Lab: duyệt hàng nghìn ảnh bằng pathlib, bắt lỗi gán nhãn, ghi CSV mở được bằng Excel, chia train/val tái lập được và ghi log xoay vòng cho trạm 24/7.
Học AI & Lập trình
NumPy cơ bản: mảng, slicing, mặt nạ và vector hóa
shape, dtype, cắt mảng theo [hàng, cột], view và copy, mặt nạ boolean, axis, broadcasting: nền tảng trước khi xử lý ảnh.
Học AI & Lập trình
Ảnh là mảng số: NumPy cho xử lý ảnh (BGR, ROI, mặt nạ, uint8)
Ảnh xám, ảnh màu BGR, ảnh 16 bit, cắt ROI kiểm tra có/không, mặt nạ tròn và bẫy tràn số uint8: nền tảng trước khi học OpenCV.
Học AI & Lập trình
Dự án chặng 1: báo cáo chất lượng thư mục ảnh bằng Python
Công cụ quét hàng nghìn ảnh, phát hiện ảnh hỏng, tối, sáng, mờ, xuất CSV và log. Có yêu cầu, gợi ý thiết kế, lời giải và tiêu chí tự đánh giá.
Học AI & Lập trình
Kiểm thử hàm xử lý ảnh với pytest: bắt lỗi trước khi lên máy
Dùng fixture, parametrize, pytest.raises và pytest.approx để khóa chặt các hàm cắt ROI, đếm pixel, đánh giá OK/NG, bắt lỗi ngưỡng trước khi lên máy trạm.
Học AI & Lập trình
Cross-validation, Pipeline, GridSearchCV: đánh giá mô hình trung thực
Vì sao một lần chia train/val không đủ, cách dùng StratifiedKFold, Pipeline chống rò rỉ dữ liệu và GridSearchCV chọn tham số với scikit-learn, có code chạy được.
Học AI & Lập trình
PyTorch: lưu checkpoint và huấn luyện tiếp sau khi bị gián đoạn
Checkpoint cần model, optimizer, scheduler và epoch. Thí nghiệm chứng minh huấn luyện tiếp cho kết quả y hệt, cùng lỗi weights_only của torch.load từ bản 2.6.
Học AI & Lập trình
Buộc LLM trả JSON đúng schema: kiểm tra bằng Pydantic và thử lại
Định nghĩa schema bằng Pydantic, bắt câu trả lời sai định dạng của LLM, gửi lỗi lại để mô hình tự sửa và giới hạn số lần thử. Code chạy được không cần khóa API.
Học AI & Lập trình
So sánh với ảnh mẫu (golden template) bằng OpenCV: tìm thiếu, thừa
Phát hiện linh kiện thiếu và vật thừa bằng cách so với ảnh mẫu: absdiff, căn chỉnh bằng phaseCorrelate và dải dung sai từ dilate, erode để không báo nhầm ở cạnh.
Học AI & Lập trình
Biến đổi Fourier: lọc vân sọc tuần hoàn để lộ vết lỗi bề mặt
Dùng FFT tìm đỉnh tần số của hoa văn lặp lại trên vải, lưới, kim loại, xóa bằng notch filter rồi phát hiện vết bẩn mờ. Code NumPy và OpenCV có kết quả kiểm chứng.
Học AI & Lập trình
Optical flow với OpenCV: đo vận tốc băng tải, phát hiện chuyển động
Lucas-Kanade và Farneback trong OpenCV: đo dịch chuyển từng khung hình, quy đổi ra vận tốc băng tải theo m/s và tìm vùng đang chuyển động, có code kiểm chứng.
Học AI & Lập trình
OpenCV: không gian màu BGR, HSV, Gray và tách màu
Vì sao OpenCV dùng BGR, khi nào chuyển Gray, HSV; tách vật theo màu bằng inRange, xử lý màu đỏ hai dải Hue và chọn ngưỡng từ ảnh thật.
Học AI & Lập trình
OpenCV: cắt ROI, resize, xoay, lật và ghép ảnh
Cắt ROI an toàn theo biên, resize đúng thứ tự (w, h) và chọn nội suy, letterbox giữ tỉ lệ, xoay không mất góc, viền và ghép ảnh so sánh.
Học AI & Lập trình
OpenCV: vẽ kết quả kiểm tra lên ảnh (khung, chữ, overlay)
Vẽ khung, đường, điểm, chữ có viền, bảng trong suốt bằng addWeighted và thanh trạng thái OK/NG; lưu ý tiếng Việt với putText.
Học AI & Lập trình
Tổ chức pipeline xử lý ảnh bằng hàm, dataclass và cấu hình JSON
Tách pipeline thành tiền xử lý, tìm vật, đánh giá; cấu hình JSON có kiểm tra, đo thời gian từng bước và chạy hồi quy trên thư mục ảnh.
Học AI & Lập trình
Dự án chặng 2: công cụ chụp và lưu ảnh kiểm tra OK/NG bằng OpenCV
Đọc camera hoặc video, chọn ROI bằng chuột, lưu ảnh OK/NG theo ngày bằng một phím, hiển thị FPS, độ sáng, độ nét: công cụ thu dữ liệu cho mọi dự án Vision.
Học AI & Lập trình
Quy đổi pixel sang mm bằng vật chuẩn và đánh giá sai số đo
Hiệu chuẩn tỉ lệ mm/pixel bằng tấm lưới chấm và căn mẫu, đo lặp lại để tính độ lặp lại, bias, tỉ số năng lực, và biết khi nào cần hiệu chuẩn đầy đủ.
Học AI & Lập trình
Template matching trong OpenCV: định vị chi tiết trên dây chuyền
Dùng matchTemplate đúng cách: chọn phương pháp chịu thay đổi ánh sáng, tìm nhiều vật với NMS, tăng tốc bằng kim tự tháp và dời ROI theo vị trí vật.
Học AI & Lập trình
I/O số 24 V, NPN/PNP và handshake trigger–done với PLC
Đấu đúng NPN/PNP, thiết kế bắt tay trigger–busy–done–OK/NG có timeout, đọc giản đồ thời gian và mô phỏng PLC + vision bằng Python.
Học AI & Lập trình
Modbus TCP bằng Python với pymodbus cho trạm vision
Đọc ghi coil, holding register, gửi số thực 32 bit đúng thứ tự byte và viết vòng lặp chờ trigger từ PLC có tự kết nối lại.
Học AI & Lập trình
TCP socket Python: gửi kết quả và tọa độ cho robot
Viết server, client TCP; đóng khung tin bằng ký tự kết thúc, xử lý tin dính/vỡ, timeout, kết nối lại và gửi lại không gắp hai lần.
Học AI & Lập trình
Lưu kết quả kiểm tra vào SQLite, ảnh NG theo ngày và dọn ổ đĩa
Thiết kế bảng SQLite có chỉ mục, truy vấn yield và lỗi NG, lưu ảnh theo ngày, tự dọn ảnh cũ và ghi nền không chặn cycle time.
Học AI & Lập trình
Dự án trạm vision hoàn chỉnh: Modbus TCP, OpenCV, SQLite, log
Ghép trigger Modbus TCP, kiểm tra ảnh OpenCV, trả kết quả cho PLC, lưu SQLite và ảnh NG, log xoay vòng, tự phục hồi khi mất kết nối.
Học AI & Lập trình
5 nhóm bài toán Machine Vision và cách giải: từ có/không đến dẫn hướng
Nhận diện nhóm bài toán, kỹ thuật và con số cần hỏi cho từng nhóm, ví dụ OpenCV chạy được và bảng chấm độ khó 0–16 cho một yêu cầu.
Học AI & Lập trình
Tiêu chí OK/NG, escape và overkill: chọn ngưỡng theo chi phí
Định nghĩa lỗi bằng con số đo được, mô phỏng escape và overkill theo ngưỡng, chi phí mỗi ca, vùng xám kiểm lại và số mẫu cần để chứng minh.
Học AI & Lập trình
Xuất mô hình PyTorch sang ONNX và kiểm tra kết quả khớp PyTorch
Xuất PyTorch và YOLO sang ONNX, chạy bằng ONNX Runtime, đo sai số trên nhiều ảnh, bắt lỗi tiền xử lý và lưu thẻ mô hình có mã băm.
Học AI & Lập trình
Đo latency, log JSON và phát hiện drift cho mô hình AI trong nhà máy
Đo thời gian từng bước với p95/p99, log JSON xoay vòng, giám sát drift bằng PSI, KS và p-chart, heartbeat cho trạm vision chạy liên tục.
Học AI & Lập trình
Dự án: đóng gói ứng dụng vision chạy 24/7, tự khởi động lại, cập nhật mô hình
Cấu hình TOML có kiểm tra, supervisor tự khởi động lại khi lỗi hay treo, cập nhật mô hình nguyên tử có rollback, chạy như dịch vụ Windows/Linux.
Học AI & Lập trình
Mạng nơ-ron và CNN hoạt động thế nào: neuron, tích chập, pooling
Hiểu neuron, hàm kích hoạt, tích chập, pooling, feature map, receptive field và tự tính số tham số lớp Conv bằng NumPy, kiểm tra lại với PyTorch.
Học AI & Lập trình
Capstone: trạm đọc DataMatrix, OCR/OCV số seri và chống trùng theo lệnh sản xuất
Dự án portfolio: đọc mã 2D và số seri trong một chu kỳ, OCV chất lượng in, xác minh lệnh sản xuất, Luhn, chống trùng SQLite, đo p99 theo tốc độ dây chuyền.
Học AI & Lập trình
Tăng tốc suy luận: đo đúng cách, ONNX Runtime, INT8, TensorRT, OpenVINO
Đo p50/p99 đúng cách, chỉnh luồng và tối ưu đồ thị, lượng tử hóa INT8 bằng ONNX Runtime và đánh giá bằng escape/overkill, chọn runtime theo phần cứng.
Tài nguyên
Công cụ gán nhãn ảnh miễn phí: CVAT, Label Studio, X-AnyLabeling
Chọn công cụ, hiểu định dạng YOLO, COCO, VOC, chuyển đổi có kiểm tra, script QA nhãn, hướng dẫn gán nhãn và đo mức thống nhất bằng IoU.
Kiến thức
OPC UA cho kỹ sư Vision: node, đọc ghi, subscription với asyncua
Server, client, NodeId, duyệt cây, đọc ghi đúng kiểu, subscription bắt trigger và ghi kết quả bằng asyncua; bảo mật và so sánh với Modbus TCP.
Học AI & Lập trình
Vision dẫn hướng robot gắp vật: tọa độ, góc kẹp, bám băng tải
Định vị tâm và góc chi tiết, đổi sang tọa độ robot bằng ma trận 9 điểm, góc tay kẹp, bù băng tải bằng encoder và gửi tọa độ qua TCP.
Kiến thức
MES và truy xuất nguồn gốc: gửi dữ liệu vision không mất bản ghi
Dữ liệu kiểm tra MES cần, bản ghi JSON, các cách tích hợp và hàng đợi SQLite gửi lại có backoff, khóa idempotency khi mạng gián đoạn.
Kiến thức
Docker cho kỹ sư AI: đóng gói ứng dụng vision, camera, GPU, compose
Dockerfile chuẩn cho ứng dụng vision Python, chạy với camera USB/GigE, tự khởi động lại, healthcheck, GPU NVIDIA, docker compose và lưu ý Windows/WSL.
Tài nguyên
Cheat sheet OpenCV-Python: các hàm dùng nhiều nhất
Trang tra cứu nhanh đọc ghi ảnh, màu sắc, lọc, phân ngưỡng, contour, đo đạc, so khớp mẫu, vẽ kết quả và 5 lỗi hay gặp.
Học AI & Lập trình
Hand-eye calibration: nối tọa độ camera với tọa độ robot
Ánh xạ pixel sang robot bằng affine và quy trình 9 điểm, bài toán AX = XB giải bằng NumPy và calibrateHandEye, eye-in-hand, eye-to-hand và nguồn sai số.
Học AI & Lập trình
IoU, mAP50 và mAP50-95: tự tính và chẩn đoán mô hình Object Detection
Tự viết IoU, NMS, ghép TP/FP/FN, AP và mAP bằng NumPy, đọc đúng chỉ số Ultralytics, chẩn đoán mô hình và đổi sang escape, overkill.
Projects
Dự án: đọc và xác minh số seri in trên linh kiện (OCR + OCV)
Định vị vùng chữ bằng template matching, đọc và sửa nhầm theo định dạng, kiểm tra chữ số kiểm tra, xác minh với lệnh sản xuất và xuất báo cáo CSV.
Học AI & Lập trình
OpenCV cơ bản: đọc, hiển thị, ghi ảnh, video và camera
Cài OpenCV, imread/imshow/imwrite, đường dẫn tiếng Việt trên Windows, đọc ghi video, vòng lặp webcam đo FPS, waitKey và thuộc tính camera.
Học AI & Lập trình
OCR bằng Deep Learning: PaddleOCR, EasyOCR và cách chọn so với Tesseract
Hiểu phát hiện chữ và nhận dạng chữ (DBNet, CRNN, CTC), tự huấn luyện mô hình nhỏ, dùng EasyOCR, PaddleOCR 3.x và so sánh độ chính xác, thời gian.
Học AI & Lập trình
OCR với Tesseract: tiền xử lý ảnh, chọn PSM và độ tin cậy từng từ
Cài Tesseract, xây pipeline tiền xử lý đo được hiệu quả, chọn PSM, whitelist và dùng độ tin cậy từng từ để quyết định OK hay không đọc được.
Học AI & Lập trình
Hiệu chuẩn camera: ma trận nội tại, méo ống kính và sai số reprojection
Mô hình pinhole và hệ số méo, hiệu chuẩn bàn cờ với OpenCV trên bộ ảnh có đáp án, đánh giá reprojection từng ảnh, khử méo, lưu YAML và cách chụp ảnh hiệu chuẩn đúng.
Học AI & Lập trình
PyTorch cơ bản: tensor, autograd và vòng lặp huấn luyện 4 bước
Tensor trên CPU/GPU, chuyển ảnh OpenCV sang tensor, autograd và zero_grad, nn.Module, vòng lặp 4 bước huấn luyện CNN OK/NG, lưu nạp state_dict an toàn.
Kiến thức
Precision, Recall, F1 và ma trận nhầm lẫn cho trạm kiểm tra lỗi
Ma trận nhầm lẫn với NG là lớp dương, precision, recall, F1 bằng tay và scikit-learn, dịch sang escape, overkill, ppm và bẫy accuracy.
Kiến thức
Viết code Python sạch cho kỹ sư: dễ đọc, dễ bảo trì
Đặt tên, gom tham số, hàm nhỏ, type hints, xử lý lỗi, kiểm thử bằng ảnh tổng hợp và công cụ tự động.
Học AI & Lập trình
Gradient descent từ đầu với NumPy: loss, gradient và learning rate
Tự đạo hàm MSE, cài gradient descent bằng NumPy cho bài hiệu chỉnh pixel–mm, thấy learning rate nhỏ, vừa, phân kỳ bằng số và vì sao phải chuẩn hóa.
Tài nguyên
Sách Python miễn phí, hợp pháp cho người mới
Automate the Boring Stuff, Think Python, Python Data Science Handbook và lộ trình đọc gợi ý.
Học AI & Lập trình
Phân loại OK/NG bằng scikit-learn từ đặc trưng hình học
Trích đặc trưng contour bằng OpenCV, huấn luyện Random Forest, xem đặc trưng quan trọng và chọn ngưỡng theo yêu cầu lọt lỗi của nhà máy.
Tài nguyên
Cheat sheet NumPy cho xử lý ảnh và AI
Tạo mảng, cắt ROI, mặt nạ, đổi hình dạng, tính toán vector hóa: các thao tác NumPy dùng nhiều nhất.
Tài nguyên
Tự xây dataset ảnh công nghiệp: kế hoạch, phiên bản, chia tập chống rò rỉ
Lập kế hoạch thu thập theo lô và ca, đặt tên file, manifest SHA-256, dataset card, tìm ảnh trùng bằng pHash và chia tập theo nhóm không rò rỉ.
Kiến thức
Machine Learning là gì? Luật viết tay, học máy và các loại bài toán nhà máy
Phân biệt lập trình truyền thống và học máy qua ví dụ OK/NG chạy được, gọi đúng tên bài toán phân loại, hồi quy, phân cụm, bất thường và quy trình dự án ML.