SolVisionกรณีศึกษา

การตรวจจับข้อบกพร่องของถุงเท้าด้วย AI

ลูกค้า

ลูกค้าเป็นผู้ผลิตถุงเท้ารายใหญ่ที่ต้องการยกระดับการควบคุมคุณภาพและประสิทธิภาพในการดำเนินงานผ่านระบบตรวจสอบภาพด้วย AI

กรณี

การตรวจสอบถุงเท้าด้วยระบบภาพอัตโนมัติ AI

กระบวนการผลิตถุงเท้ามีขั้นตอนสำคัญหลายขั้น ได้แก่ การออกแบบ การถัก การเย็บ การขึ้นรูป การตรวจสอบ และการบรรจุ ในอุตสาหกรรมที่ต้องใช้แรงงานจำนวนมากเช่นนี้ การควบคุมคุณภาพมักดำเนินการด้วยมือในแต่ละจุดตรวจสอบ อย่างไรก็ตาม การพึ่งพาพนักงานตรวจสอบด้วยสายตาอาจทำให้อัตราการตรวจจับข้อบกพร่องของถุงเท้าต่ำ เนื่องจากเกิดความล้าทางสายตาอยู่บ่อยครั้ง ความไม่มีประสิทธิภาพนี้ไม่เพียงแต่ทำให้การผลิตล่าช้า แต่ยังเพิ่มความเสี่ยงต่อคุณภาพของสินค้าอีกด้วย

screenshot of socks defect detection using SolVision AI inspection software

ความท้าทาย

ข้อจำกัดของวิธีการตรวจสอบแบบดั้งเดิม

ถุงเท้ามีแนวโน้มที่จะเกิดข้อบกพร่องได้หลากหลาย เช่น รอยเย็บที่ผิดพลาด รู หรือรอยขาด ซึ่งอาจมีขนาดและตำแหน่งแตกต่างกัน แม้ว่าระบบการมองเห็นแบบใช้กฎเกณฑ์เดิมจะสามารถตรวจสอบชิ้นผ้าได้ทั้งแผ่น แต่ก็มักประสบปัญหาในการตรวจจับข้อบกพร่องของถุงเท้าที่ไม่เป็นรูปแบบชัดเจน ความจำกัดนี้ทำให้ต้องมีการตรวจสอบด้วยมือเพิ่มเติม ส่งผลให้ประสิทธิภาพลดลงและเพิ่มความเสี่ยงในการพลาดข้อบกพร่อง เพื่อแก้ไขปัญหาเหล่านี้ จึงมีความจำเป็นเร่งด่วนในการใช้ระบบตรวจจับข้อบกพร่องด้วย AI ขั้นสูง ที่สามารถเพิ่มความแม่นยำและทำให้กระบวนการตรวจสอบเป็นไปอย่างมีประสิทธิภาพ

แนวทางแก้ไข

การตรวจจับข้อบกพร่องแบบเรียลไทม์ด้วย SolVision

SolVision ระบบตรวจจับข้อบกพร่องด้วย AI จาก Solomon ได้รับการฝึกด้วยภาพตัวอย่างเพียงจำนวนน้อย เพื่อระบุถุงเท้าที่มีข้อบกพร่องแบบเรียลไทม์ ระบบนี้มีความสามารถสูงในการตรวจจับข้อบกพร่องหลากหลายประเภทอย่างรวดเร็วและแม่นยำ พร้อมจัดหมวดหมู่ เพื่อให้มั่นใจว่าสินค้าที่มีปัญหาจะไม่ถูกส่งผ่านในสายการผลิต ด้วยการวิเคราะห์ข้อบกพร่องแบบเรียลไทม์ SolVision ช่วยรักษาคุณภาพสินค้า พร้อมเพิ่มประสิทธิภาพในการผลิตอย่างมีนัยสำคัญ