SolVisionกรณีศึกษา
การตรวจจับข้อบกพร่องของโลหะพื้นผิวเกลียวด้วย AI
การตรวจสอบชิ้นส่วนโลหะขนาดเล็ก
การทำให้กระบวนการแปรรูปโลหะเป็นระบบอัตโนมัติ
อุตสาหกรรมแปรรูปโลหะในปัจจุบันกำลังเผชิญกับปัญหาเร่งด่วนหลายประการ ไม่ว่าจะเป็นสภาพการทำงานที่หนัก ค่าแรงที่เพิ่มขึ้น การขาดแคลนแรงงาน และทักษะฝีมือที่ค่อย ๆ หายไป โดยเฉพาะจากผลกระทบของสงครามการค้าและการแพร่ระบาดของ COVID-19 อุตสาหกรรมนี้จึงจำเป็นต้องเปลี่ยนไปสู่การผลิตที่มีมูลค่าสูงขึ้น และยกระดับองค์ความรู้ทางเทคนิคเพื่อรักษาความสามารถในการแข่งขันในตลาด
ชิ้นส่วนโลหะขนาดเล็กตรวจสอบได้ยาก
ชิ้นส่วนโลหะที่มีพื้นผิวเป็นลายเกลียวมักเกิดความเสียหายได้ง่ายจากการกระแทกระหว่างการลำเลียง หรือจากรอยมีดของเครื่องมือกลระหว่างกระบวนการแปรรูปเพิ่มเติม เนื่องจากมีลักษณะเป็นทรงกระบอก จึงกลิ้งไปมาได้ง่ายและควบคุมได้ยาก โดยเฉพาะเมื่อมีขนาดเล็ก แม้จะมีแสงสว่างที่เหมาะสมและอุปกรณ์ครบครัน การตรวจสอบด้วยตามนุษย์ก็ยังคงเป็นเรื่องยาก และมีแนวโน้มจะเกิดการตรวจไม่พบหรือประเมินผิดพลาด
การรู้จำข้อบกพร่องด้วย AI
ชิ้นส่วนโลหะขนาดเล็กที่มีพื้นผิวแบบลายเกลียวสามารถตรวจสอบได้ด้วยเครื่องมือ Segmentation ของ SolVision โดยเรียนรู้จากภาพตัวอย่างถึงลักษณะของรอยตัดหรือรอยกระแทกที่แตกต่างกัน แล้วสร้างโมเดล AI เพื่อรู้จำข้อบกพร่องที่ละเอียดเหล่านี้ได้อย่างแม่นยำ เมื่อสามารถตรวจพบข้อบกพร่องได้อย่างทันท่วงที คุณภาพของกระบวนการผลิตโดยรวมก็สามารถยกระดับขึ้นได้
การตรวจสอบด้วย AI
ข้อบกพร่องที่ตรวจจับได้ยาก
ข้อบกพร่องขนาดเล็ก
รอยตำหนิที่อยู่ในเงามืด
