OCR Step 3: Data converted to digital format

SolVisionกรณีศึกษา

การดิจิทัลเกจก๊าซโดยใช้ AI

ลูกค้า

ลูกค้าเป็นผู้ผลิตออปโตอิเล็กทรอนิกส์ที่เชี่ยวชาญในการผลิตพอลาริซเซอร์สำหรับหน้าจอความละเอียดสูง การรักษาระดับก๊าซที่คงที่ในกระบวนการผลิตเป็นสิ่งสำคัญในการสร้างชั้นฟิล์มที่สม่ำเสมอ กระบวนการผลิตของลูกค้าขึ้นอยู่กับการตรวจสอบพารามิเตอร์การบีบอัดก๊าซแบบเรียลไทม์ ซึ่งมีผลโดยตรงต่อคุณภาพผลิตภัณฑ์และผลผลิต

กรณี

การตรวจสอบเกจก๊าซในออปโตอิเล็กทรอนิกส์

ในสายการผลิตของลูกค้า ระดับก๊าซจะถูกตรวจสอบโดยใช้เกจก๊าซแบบอะนาล็อก เกจเหล่านี้แสดงข้อมูลสำคัญที่เกี่ยวข้องกับการบีบอัดก๊าซและพารามิเตอร์สิ่งแวดล้อมอื่น ๆ ที่จำเป็นสำหรับการผลิตที่มีคุณภาพสูง อย่างไรก็ตาม ขาดอินเทอร์เฟซดิจิทัลในเกจแบบดั้งเดิมทำให้ลูกค้าไม่สามารถถ่ายโอนข้อมูลไปยังระบบการตรวจสอบดิจิทัลได้อย่างรวดเร็ว ซึ่งทำให้การตัดสินใจช้าลงและลดประสิทธิภาพการดำเนินงาน

SolVision AI performing OCR inspection on a gas gauge, converting analog readings into digital data for real-time monitoring and analysis

ความท้าทาย

การป้อนข้อมูลด้วยมือและเวลาตอบสนองที่ช้า

ความท้าทายหลักที่ลูกค้าเผชิญคือกระบวนการอ่านและบันทึกข้อมูลจากเกจก๊าซอะนาล็อกด้วยมือ วิธีนี้ทำให้เกิดความล่าช้าในกระบวนการตรวจสอบ และเพิ่มโอกาสเกิดข้อผิดพลาดจากมนุษย์ ทำให้ยากต่อการตอบสนองต่อความผันผวนของระดับก๊าซ การขาดการถ่ายโอนข้อมูลดิจิทัลแบบเรียลไทม์ยังขัดขวางความสามารถของลูกค้าในการเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการผลิตและรักษามาตรฐานคุณภาพสูงสุด

แนวทางแก้ไข

การดิจิทัลเกจก๊าซที่ใช้ AI ด้วย SolVision

เพื่อแก้ไขปัญหาเหล่านี้ ลูกค้าได้นำ SolVision ซึ่งเป็นระบบวิชั่นที่ใช้ AI มาใช้ SolVision ใช้เทคโนโลยีการรู้จำอักขระออปติก (OCR) เพื่อแปลงการอ่านจากเกจอะนาล็อกให้เป็นข้อมูลดิจิทัลที่อ่านได้ ระบบจะจับภาพเกจก๊าซในความละเอียดสูงและประมวลผลข้อมูลผ่าน OCR ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ข้อมูลดิจิทัลนี้จะถูกอัปโหลดเข้าสู่แพลตฟอร์มการตรวจสอบของลูกค้า ช่วยให้สามารถวิเคราะห์ข้อมูลได้แบบเรียลไทม์และการตัดสินใจที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น

การรู้จำอักขระบนเกจก๊าซ

OCR Step 1: Camera captures images

ขั้นตอนที่ 1: กล้องจับภาพ

OCR Step 2: SolVision OCR extracts gauge data

ขั้นตอนที่ 2: OCR ดึงข้อมูลจากเกจ

OCR Step 3: Data converted to digital format

ขั้นตอนที่ 3: ข้อมูลถูกแปลงเป็นรูปแบบดิจิทัล

ผลลัพธ์

ประสิทธิภาพที่ดีขึ้น
ข้อมูลเรียลไทม์
ความแม่นยำที่เพิ่มขึ้น