[10] การจำแนกประเภทสายเคเบิลเชื่อมต่อโดยใช้ AR + AI

กรณีศึกษา

ลูกค้าค้นหาโซลูชันเพื่อปรับปรุงคุณภาพผลิตภัณฑ์ของกระบวนการตรวจสอบสายเคเบิล USB เพื่อให้มั่นใจถึงความทนทาน ฟังก์ชันการทำงาน และการปฏิบัติตามมาตรฐานความปลอดภัย นอกจากนี้ พวกเขาจำเป็นต้องดำเนินการตรวจสอบวัสดุฉนวนภายนอกและตัวเชื่อมต่ออย่างครอบคลุมเพื่อหารอยแตกหรือความเสียหาย เมื่อเสร็จสิ้นกระบวนการนี้ สายเคเบิลจะถูกจัดประเภทและจัดส่งตามประเภทที่เกี่ยวข้อง

โจทย์งาน

การใช้การตรวจสอบสายเคเบิลโดยมนุษย์เพียงอย่างเดียวอาจเสี่ยงต่อความประมาทเลินเล่อเนื่องจากความล้า กระตุ้นให้นำ AOI แบบดั้งเดิมไปใช้ในการตรวจจับข้อบกพร่อง อย่างไรก็ตาม สิ่งนี้มักส่งผลให้ระบบมีความอ่อนไหวมากเกินไปด้วยการตั้งค่าพารามิเตอร์ที่เข้มงวด ซึ่งนำไปสู่การระบุผลิตภัณฑ์ที่ดีว่าเป็น NG (ไม่ดี) อย่างผิดพลาด สิ่งนี้ต้องการการปรับเปลี่ยนอย่างต่อเนื่องโดยวิศวกรและการตรวจสอบซ้ำโดยผู้ปฏิบัติงาน

วิธีการ

ในการจัดการกับความท้าทายในการจำแนกประเภท การรับรู้ และการตรวจจับ META-aivi ผสานรวมปัญญาประดิษฐ์และความเป็นจริงเสริม ด้วยการใช้ตัวอย่างรูปภาพเพียง 5 ถึง 10 ภาพ AI ในตัวจะสร้างแบบจำลองอย่างรวดเร็วเพื่อระบุและจำแนกสายเคเบิลตามประเภทได้อย่างรวดเร็ว (รวมถึง: Lightning, USB, RJ45 และ HDMI)

ผลที่ได้รับ

การตรวจสอบสายเคเบิลที่แม่นยำและมีประสิทธิภาพมากขึ้น ลดความเสี่ยงของผลิตภัณฑ์ที่มีข้อบกพร่องให้เหลือน้อยที่สุด การถ่ายโอนข้อมูลที่มีประสิทธิภาพและการปรับปรุงกระบวนการ

ภาพประกอบ

https://www.pranakorntech.com/wp-content/uploads/2024/08/10-042-1.jpg