Trong những năm gần đây, đã có một sự bùng nổ trong nghiên cứu tập trung vào việc tích hợp công nghệ tiên tiến vào quy trình kiểm tra sản xuất, đặc biệt là trong việc phát hiện khuyết tật. Tóm tắt này xem xét các phát triển chính trong lĩnh vực này, bao gồm hệ thống kiểm tra hỗ trợ IoT và ứng dụng Blockchain trong sản xuất. Nhiều nghiên cứu đã thực hiện thành công các kỹ thuật học máy, đáng chú ý là việc sử dụng thuật toán YOLO-v3 đã được điều chỉnh cho việc phát hiện khuyết tật theo thời gian thực trên bề mặt thép tấm, đạt được tỉ lệ chính xác và khả năng hồi phục ấn tượng. Một nghiên cứu khác sử dụng Mạng Nơ-ron Tích chập (CNN) để kiểm tra các tấm thép nóng đã tạo điều kiện cho việc xác định tự động các khuyết tật bề mặt, trong khi một mô hình kết hợp CNN-SVM cho phép phân loại các khuyết tật trong bảng mạch in. Các kỹ thuật học máy này có ý nghĩa quan trọng trong việc cải thiện kiểm soát chất lượng bằng cách xác định và khắc phục các khuyết tật trong hàng hóa sản xuất. Việc áp dụng các hệ thống IoT trong kiểm tra sản xuất cũng đang gia tăng nhờ khả năng giám sát và thu thập dữ liệu theo thời gian thực. Các khung IoT được đề xuất đã cho thấy sự cải thiện trong tỷ lệ phát hiện khuyết tật và giảm chi phí kiểm soát chất lượng, kết hợp các công nghệ như điện toán biên và dịch vụ đám mây. Thêm vào đó, công nghệ Blockchain đang được ứng dụng để nâng cao tính minh bạch của chuỗi cung ứng và tính toàn vẹn của dữ liệu, đặc biệt trong các bối cảnh sản xuất thông minh, nơi dữ liệu kiểm tra được lưu trữ và chia sẻ một cách an toàn. Kết hợp các công nghệ này, các nhà nghiên cứu đã bắt đầu khám phá sự tương tác giữa IoT và Blockchain để nâng cao hơn nữa quy trình sản xuất. Một kiến trúc Blockchain độc đáo đã được phát triển cho các ứng dụng IoT công nghiệp, nhằm cải thiện tính khả tri của chuỗi cung ứng và kiểm tra chất lượng, đồng thời giải quyết các vấn đề về an ninh và độ tin cậy. Về hiệu quả năng lượng, những tiến bộ gần đây đã nêu bật những thách thức do yêu cầu tài nguyên của blockchain, đặc biệt trong các cơ chế đồng thuận. Việc triển khai mạng đối kháng sinh (GAN) trong phát trực tiếp video cho Internet of Multimedia Things (IoMT) và các giao thức đồng thuận nhẹ cho blockchain hợp tác cho thấy những nỗ lực nhằm cải thiện hiệu suất và giảm tiêu thụ tài nguyên. Hơn nữa, các nghiên cứu kiểm tra hiệu quả của các phương pháp học sâu trong việc phát hiện các tác động đến đa phương tiện và tích hợp các thuật toán tối ưu hóa trong môi trường IoT cho thấy sự tiến bộ liên tục trong việc nâng cao độ tin cậy và hiệu quả của hệ thống. Nghiên cứu này giới thiệu một giải pháp IoT-Blockchain đột phá cho việc phát hiện khuyết tật trong đúc đầu tư, sử dụng một mô hình học sâu dựa trên ResNet để xác định khuyết tật chính xác và đo kích thước, cùng với Blockchain để lưu trữ dữ liệu an toàn. Việc tích hợp các công nghệ này thúc đẩy việc xử lý theo thời gian thực, khả năng truy xuất nguồn gốc, và tuân thủ các tiêu chuẩn chất lượng qua các lĩnh vực khác nhau, bao gồm ô tô và xây dựng. **Thu thập và Xử lý Dữ liệu** Một thiết bị IoT được trang bị camera độ phân giải cao ghi lại các sản phẩm đúc đầu tư, nâng cao độ rõ nét của hình ảnh qua các bước tiền xử lý như giảm tiếng ồn và điều chỉnh hình học.

Việc trích xuất đặc điểm được thực hiện bởi mô hình ResNet, xác định khuyết tật dựa trên các mẫu kết cấu, hình dạng và biến thể màu sắc. Hệ thống phân biệt các sản phẩm đúc bị lỗi thông qua việc phân loại cẩn thận, cải thiện nỗ lực kiểm soát chất lượng. Dữ liệu được lưu trữ trên Blockchain, đảm bảo tính không thể thay đổi và khả năng truy xuất của nó trong khi cho phép việc lưu trữ và truy cập được tối ưu hóa. Mỗi giao dịch được xác thực thông qua các cơ chế đồng thuận, góp phần vào tính toàn vẹn dữ liệu trong suốt vòng đời kiểm tra. **Thiết bị Kiểm Tra và Mô Hình Học Sâu** Thiết bị kiểm tra các sản phẩm đúc đầu tư kết hợp các linh kiện phần cứng chính xác để phát hiện lỗi hiệu quả và đo kích thước. Kiến trúc ResNet giảm thiểu các vấn đề vốn có của mạng nơ-ron sâu bằng cách sử dụng các khối dư giúp dễ dàng truyền gradient, làm cho việc đào tạo các mô hình lớn trở nên dễ dàng hơn. Việc đào tạo mô hình ResNet liên quan đến các kỹ thuật như tối ưu hóa Adam, dropout để giảm thiểu tình trạng quá khớp, và tăng cường dữ liệu để nâng cao độ bền vững của tập dữ liệu. Mô hình đã được kiểm tra kỹ lưỡng, đạt được các điểm F1 cao và các điểm sử dụng hệ thống ấn tượng trong khi thể hiện độ chính xác ấn tượng trong việc xác định khuyết tật và đo kích thước. **Tích Hợp Blockchain và Hiệu Suất Tổng Thể** Các hợp đồng thông minh tự động hóa tính minh bạch và an ninh trong hệ thống, xác thực và ghi lại dữ liệu khuyết tật trên Blockchain trong thời gian thực. Một đánh giá hiệu suất đã tiết lộ những cải tiến đáng kể về điểm F1 và các thông số khác so với các phương pháp thông thường, nhấn mạnh hiệu quả của tích hợp IoT-Blockchain. Kết quả xử lý theo thời gian thực cho thấy hệ thống có thể phân tích các sản phẩm đúc chỉ trong 2, 3 giây, cho thấy khả năng thông lượng cao phù hợp cho sản xuất quy mô lớn. Thêm vào đó, hiệu quả tính toán đã được cải thiện thông qua việc triển khai điện toán biên, trong khi khả năng xử lý dữ liệu của Blockchain đảm bảo hồ sơ kiểm tra an toàn và không thể thay đổi. Mặc dù hệ thống IoT-Blockchain thể hiện nhiều lợi thế, nhưng vẫn còn những thách thức về khả năng mở rộng, bối cảnh quy định, hiệu quả năng lượng và tích hợp liền mạch với các hệ thống hiện có. Các cải tiến trong tương lai sẽ tập trung vào việc tối ưu hóa việc sử dụng năng lượng, cải thiện khả năng mở rộng trong các môi trường có khối lượng lớn và đảm bảo an ninh dữ liệu vững chắc qua các ngành khác nhau. Tóm lại, việc tích hợp công nghệ IoT và Blockchain đánh dấu một sự phát triển chuyển mình trong kiểm tra sản xuất, nâng cao khả năng phát hiện khuyết tật và đảm bảo chất lượng. Bằng cách cải thiện tính minh bạch của quy trình và hiệu quả vận hành, điều này mở đường cho các tiến bộ phù hợp với các nguyên tắc của Công nghiệp 4. 0, nhấn mạnh tầm quan trọng của các giải pháp sản xuất an toàn, thông minh và bền vững.