SolVisionกรณีศึกษา

การตรวจสอบยางฉีดขึ้นรูปด้วย AI

กรณี

การตรวจสอบยางที่ผลิตโดยการฉีดขึ้นรูป

กระบวนการฉีดขึ้นรูปยางได้รับผลกระทบจากหลายปัจจัย เช่น คุณภาพวัตถุดิบ สเปกเครื่องจักร การออกแบบแม่พิมพ์ และค่าพารามิเตอร์ในการฉีดความบกพร่องที่อาจเกิดขึ้นได้มีตั้งแต่ปัญหาเล็กน้อยทางรูปลักษณ์ เช่น รอยเปื้อนหรือรอยขีดข่วน ไปจนถึงความเสียหายเชิงโครงสร้างที่รุนแรงจากวัสดุที่ไม่ได้มาตรฐานหรือการดีดออกจากแม่พิมพ์ผิดวิธีการตรวจสอบยางอย่างมีประสิทธิภาพเป็นสิ่งสำคัญในการระบุข้อบกพร่อง เหมาะสำหรับการควบคุมคุณภาพ และการปรับปรุงกระบวนการผลิตโดยใช้โซลูชันขั้นสูงอย่าง AI

Interface of SolVision AI vision system software performing injection molded rubber inspection

ความท้าทาย

ข้อจำกัดของวิธีการตรวจสอบแบบเดิม

ระบบตรวจสอบด้วยภาพที่ใช้กฎเกณฑ์แบบดั้งเดิมต้องอาศัยข้อมูลฝึกฝนจำนวนมาก แต่ยังมีปัญหาในการรับมือกับตำแหน่งข้อบกพร่องที่ไม่แน่นอนและเปลี่ยนแปลงได้ในผลิตภัณฑ์ยางฉีดขึ้นรูป ซึ่งส่งผลให้ความแม่นยำต่ำนอกจากนี้ การตรวจสอบด้วยมือยังขาดมาตรฐาน และมักช้าและไม่สม่ำเสมอ จึงไม่เหมาะกับการควบคุมคุณภาพอย่างมีประสิทธิภาพความท้าทายเหล่านี้ชี้ให้เห็นถึงความจำเป็นในการใช้โซลูชัน AI ขั้นสูงเพื่อยกระดับกระบวนการตรวจสอบยาง

แนวทางแก้ไข

การตรวจสอบคุณภาพอย่างแม่นยำด้วย SolVision

SolVision AI ใช้เทคโนโลยีการเรียนรู้เชิงลึกในการตรวจสอบยางฉีดขึ้นรูป โดยวิเคราะห์ภาพตัวอย่างเพื่อเรียนรู้ลักษณะเฉพาะของข้อบกพร่องแต่ละประเภท ช่วยให้สามารถตรวจจับและจำแนกข้อบกพร่องได้อย่างแม่นยำเมื่อมีการเพิ่มภาพตัวอย่างเข้าในฐานข้อมูลมากขึ้น โมเดล AI จะได้รับการปรับปรุงและเพิ่มความแม่นยำในการตรวจจับข้อบกพร่องยิ่งขึ้นไปอีกความก้าวหน้านี้ช่วยทำให้กระบวนการตรวจสอบยางเป็นไปอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น และช่วยให้ผู้ผลิตสามารถควบคุมคุณภาพได้เร็วและน่าเชื่อถือยิ่งขึ้น