SolVisionกรณีศึกษา

การตรวจจับข้อบกพร่องของสีรถยนต์ด้วย AI

ลูกค้า

ลูกค้าเป็นผู้ผลิตรถยนต์ชั้นนำ

กรณี

การอบสีรถยนต์เพื่อให้พื้นผิวทนทาน

การอบสีรถยนต์เป็นเทคนิคที่ใช้เพื่อปกป้องและตกแต่งแผ่นโลหะของรถยนต์ ปืนพ่นสีจะพ่นสีและตัวทำละลายอย่างสม่ำเสมอ หลังจากนั้นจะมีการอบสีที่อุณหภูมิสูง เพื่อให้สีแห้งอย่างรวดเร็วและสร้างพื้นผิวที่ทนทาน

Car painter in protective clothes and mask painting automobile bumper with metallic paint and varnish in chamber workshop.

ความท้าทาย

การเพิ่มประสิทธิภาพในการตรวจสอบข้อบกพร่องของสี

กระบวนการอบสีรถยนต์ได้รับการพัฒนาอย่างดีแล้ว แต่ข้อผิดพลาดในการผลิต เช่น ความดันที่ไม่ถูกต้องหรือระยะห่างของปืนพ่นสีมักจะทำให้ความหนาของสีไม่สม่ำเสมอ ปัญหาเกี่ยวกับอุณหภูมิและระยะเวลาในการอบสี การกระทบกระเทือนทางกลที่ทำให้เกิดรอยขีดข่วน และคุณภาพของวัสดุที่ต่ำอาจนำไปสู่ข้อบกพร่องของสี ซึ่งรวมถึงรอยขีดข่วนบนพื้นผิว รอยบุ๋ม และการทาสีที่ไม่สม่ำเสมอ (การวิ่ง) บนแผ่นเหล็ก การตรวจสอบด้วยมืออาจมีประสิทธิภาพต่ำเนื่องจากปัจจัยจากมนุษย์ เช่น ความเหนื่อยล้าและการเสียสมาธิ ซึ่งอาจทำให้เกิดการมองข้ามข้อบกพร่อง ดังนั้นจึงมีความต้องการระบบตรวจสอบอัตโนมัติเพื่อให้มั่นใจทั้งความแม่นยำในการตรวจจับและประสิทธิภาพการดำเนินงาน

แนวทางแก้ไข

การตรวจจับข้อบกพร่องที่แม่นยำด้วย SolVision

ระบบวิสัยทัศน์ AI ของ Solomon, SolVision, ยกระดับการทำงานอัตโนมัติในอุตสาหกรรมด้วยวิสัยทัศน์เครื่องจักรที่ขับเคลื่อนด้วย AI SolVision ใช้การเรียนรู้เชิงลึกในการฝึกฝนโมเดลอย่างรวดเร็วจากชุดตัวอย่างภาพขนาดเล็กที่ถ่ายโดยกล้อง 3D อุตสาหกรรม วิธีการนี้ช่วยให้สามารถระบุและทำแผนที่ตำแหน่งข้อบกพร่องได้อย่างแม่นยำและรวดเร็ว ช่วยให้สามารถรักษามาตรฐานการตรวจสอบที่สม่ำเสมอและตรวจจับข้อบกพร่องของสีรถยนต์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

การตรวจจับข้อบกพร่องในงานทาสี

Car paint defects

ข้อบกพร่องของสีรถยนต์

Car paint defects detected by AI

ข้อบกพร่องของสีรถยนต์ที่ตรวจพบโดย AI

ผลลัพธ์

ความแม่นยำในการตรวจจับข้อบกพร่องที่สูงขึ้น
ประสิทธิภาพในการตรวจสอบที่ดีขึ้น
เพิ่มผลผลิต