พลิกโฉมระบบการตรวจสอบจากภาพด้วยขุมพลัง AI

ระบบการ ตรวจสอบจากภาพด้วย ขุมพลัง AI ทำอย่างไร

การตรวจสอบด้วยสายตาเป็นส่วนสำคัญของการควบคุมคุณภาพในกระบวนการผลิตมาช้านาน ตามปกติแล้ว การตรวจสอบเหล่านี้ดำเนินการด้วยตนเองโดยผู้ปฏิบัติงานที่เป็นมนุษย์ ซึ่งจะตรวจสอบผลิตภัณฑ์ด้วยสายตาเพื่อหาข้อบกพร่อง ความผิดปกติ และปัญหาอื่นๆ ที่เกี่ยวข้องกับคุณภาพ อย่างไรก็ตาม การตรวจสอบด้วยตนเองอาจเกิดข้อผิดพลาดจากมนุษย์ได้ง่าย ใช้เวลานาน และมักขาดความแม่นยำและความสม่ำเสมอของผลลัพธ์ อีกทั้งยังมีโอกาสพลาดสูงอีกด้วย การรวมเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) ขุมพลัง AI เข้ากับระบบการตรวจสอบด้วยภาพสามารถช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการตรวจสอบของคุณได้ ไม่ว่าจะเป็นทั้งในด้านของคุณภาพหรือความแม่นยำของผลลัพธ์ และช่วยลดเวลาในการทำงานได้เป็นอย่างดี

ทำความเข้าใจกับระบบการตรวจสอบด้วยภาพ

• ระบบการตรวจสอบด้วยภาพในอุตสาหกรรมการผลิตผลิตมุ่งเป้าไปที่การประเมินผลิตภัณฑ์หรือส่วนประกอบเพื่อมองหาข้อบกพร่อง ตำหนิ และปัญหาอื่นๆ ที่อาจจะส่งผลต่อคุณภาพ วิธีการตรวจสอบแบบดั้งเดิม เช่น การตรวจสอบด้วยมือโดยผู้ปฏิบัติงานที่เป็นมนุษย์ อาจทำได้ช้าและเกิดข้อผิดพลาดได้ง่ายเนื่องจากความเหนื่อยล้าของพนักงาน หรือการตัดสินที่คลาดเคลื่อนจากวิจารณญาณของพนักงาน

ในปี 2023 กระบวนการผลิตมีความก้าวหน้าและซับซ้อนมากขึ้น จึงต้องการวิธีการตรวจสอบที่แม่นยำ มีประสิทธิภาพ และรวดเร็วมากขึ้นเพื่อตอบสนองความต้องการด้านคุณภาพที่สูงมากขึ้น

ขุมพลัง AIและ Computer Vision ในการตรวจสอบด้วยภาพ

• ระบบการตรวจสอบด้วยภาพที่ขับเคลื่อนด้วย AI ใช้การมองเห็นของคอมพิวเตอร์และอัลกอริธึม Deep learning หรือที่เรารู้จักกันดีในชื่อของ การเรียนรู้เชิงลึก เพื่อระบุข้อบกพร่องและความผิดปกติในผลิตภัณฑ์หรือสินค้าที่ผลิตโดยอัตโนมัติอัลกอริทึมของคอมพิวเตอร์ช่วยให้เครื่องจักร “เห็น” และตีความภาพหรือวิดีโอ ในขณะที่โมเดลของ AI จะเรียนรู้และจดจำรูปแบบ คุณลักษณะ รูปร่าง และความผิดปกติในภาพและวิดิโอที่เครื่องจักรเห็น จากนั้นนำมาประมวลผลว่ารูปแบบไหนคือสินค้าที่ผ่านคุณภาพ และสินค้าแบบไหนที่ไม่ผ่านคุณภาพ 

ประโยชน์หลักของระบบตรวจสอบด้วยภาพที่ขับเคลื่อนด้วย AI

• Human error น้อยลง: Human error คือความผิดพลาดที่เกิดจากการทำงานโดยมนุษย์ ซึ่งมักจะเกิดจากความเหนื่อยล้าทั้งทางร่างกายและจิตใจ ความหลงลืม อคติ วิจารณญาณที่แตกต่างกัน ทำให้ผลที่ได้ออกมาไม่แม่นยำ ในขณะที่ AI สามารถวิเคราะห์ภาพและระบุข้อบกพร่องได้อย่างต่อเนื่องโดยไม่ต้องกังวลเรื่องความเหนื่อยล้าหรือปัจจัยอื่น ๆ ที่อาจจะส่งผลกระทบต่อผลลัพธ์
• ความเร็วในการตรวจสอบที่เพิ่มขึ้น: กระบวนการตรวจสอบแบบอัตโนมัติสามารถประเมินสินค้าได้ในอัตราที่เร็วกว่าวิธีการตรวจด้วยตัวเอง ซึ่งช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพการผลิตให้ใช้เวลาน้อยลงเยอะมาก ๆ แต่ได้คุณภาพที่ดีขึ้น
• ปรับปรุงความแม่นยำและความแม่นยำ: ระบบการตรวจสอบที่ขับเคลื่อนด้วย AI สามารถตรวจจับได้แม้กระทั่งข้อบกพร่องเล็กน้อยที่สายตาหรือเครื่องมือทั่วไปมองไม่เห็น ทำให้มั่นใจในการควบคุมคุณภาพให้อยู่ในมาตรฐานเดียวกัน
• ความสามารถในการพัฒนา: โมเดลนั้น AI สามารถฝึกฝนใหม่ได้ตลอดเวลาอย่างไร้ขีดจำกัด อีกทั้งปรับแต่งได้ง่ายเนื่องจากเป็นอัลกอริธึมที่มนุษย์สามารถกำหนดค่าทุกอย่างได้ตามความต้องการ เพื่อรองรับการทำงานรูปแบบใหม่ที่อาจจะมีการเปลี่ยนแปลงตามสถานการณ์

จุดพิจารณาในการใช้งาน

• ต้องการข้อมูลขนาดใหญ่: การเทรนด์ AI ด้วยหลักการ Deep learning นั้นต้องการข้อมูลที่ถูกต้อง และจะต้องเป็นข้อมูลที่ถูกตรวจสอบมาแล้วจำนวนมาก ซึ่งอาจใช้เวลานานและใช้ทรัพยากรมากในการจัดการกับข้อมูลเหล่านี้ ไม่ว่าจะเป็นขั้นตอนในการรวบรวมข้อมูล ป้อนข้อมูลให้ AI เก็บข้อมูล 
• ใช้งบประมาณสูง: อย่างที่บอกไปว่าเราต้องการข้อมูลมหาศาลในการฝึกให้ AI สามารถใช้งานได้จริง ดังนั้นจึงต้องการงบประมาณสูงเช่นเดียวกัน ไม่ใช่แค่ในขั้นตอนเรียนรู้ของ AI เท่านั้น แต่ทุกครั้งที่มีการติดตั้งระบบ หรือการปรับแต่งระบบนั้นก็ใช้เวลาและทรัพยากรสูงเช่นเดียวกัน
• ขั้นตอนการเตรียมการเยอะ: นอกจากจะใช้เงินเยอะแล้ว AI ยังมีขั้นตอนในการเริ่มต้นใช้งานที่ยากเช่นเดียวกัน จำเป็นต้องอาศัยผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้านที่มีความรู้จริง ๆ ในการใช้งาน

สุดท้ายแล้วแม้ว่า AI จะยังเป็นเรื่องใหม่และมีข้อจำกัดที่ใหญ่สุด ๆ แต่ข้อดีก็ใหญ่มากเช่นเดียวกัน ดังนั้นสำหรับการตรวจสอบในอุตสาหกรรมต่าง ๆ การนำ AI มาปรับใช้ก็น่าสนใจมาก ๆ เลยทีเดียว