การรับรู้เหรียญโดยใช้ AI
กรณีศึกษา
เหรียญซึ่งเริ่มนำมาใช้ในสมัยโบราณเพื่อใช้เป็นรูปแบบการชำระเงิน ได้พัฒนาให้มีบทบาทสำคัญในการหมุนเวียนของสกุลเงิน หลังจากกระบวนการสร้างเหรียญ เหรียญจะต้องได้รับการตรวจสอบโดยเจ้าหน้าที่อย่างพิถีพิถันเพื่อให้แน่ใจว่าขนาดและรูปลักษณ์ของเหรียญนั้นตรงตามมาตรฐานที่กำหนดก่อนที่จะเข้ารับการคัดกรองการจำแนกประเภท
โจทย์งาน
การจัดประเภทเหรียญที่มีการสะท้อนแสงสูงและคล้ายกันถือเป็นความท้าทายที่สำคัญ แม้จะมีความพยายามเมื่อเร็วๆ นี้ในการรวมเทคโนโลยีการมองเห็นเข้ากับกระบวนการทำเหรียญ เหรียญยังคงมีความท้าทายเป็นพิเศษสำหรับเครื่องจักรในการระบุ เนื่องจากวัสดุโลหะ รูปแบบ และขนาดที่ต่างกันเกือบทั้งหมด ตัวอย่างตัวอย่างพบได้ในรูเปียห์อินโดนีเซีย ซึ่งเหรียญในสกุลเงิน 100, 200 และ 500 มีรูปแบบที่เหมือนกันและแสดงเพียงขนาดที่แตกต่างกันเล็กน้อยเท่านั้น ระบบการตรวจสอบแบบเดิมประสบปัญหาในการจัดการกับโลหะสะท้อนแสงได้อย่างมีประสิทธิภาพ และเมื่อต้องเผชิญกับเหรียญที่เกือบจะเหมือนกันและมีการแปรผันเพียงเล็กน้อย ระบบที่ยึดกฎเกณฑ์จะมีความเสี่ยงสูงที่จะถูกจำแนกประเภทผิด
วิธีการ
SolVision ได้เปลี่ยนโฉมการระบุเหรียญด้วยเทคโนโลยีการประมวลผลภาพที่ล้ำสมัย โดยใช้อัลกอริธึมขั้นสูงเพื่อวิเคราะห์เหรียญที่แตกต่างกันมากถึง 50 เหรียญได้อย่างง่ายดาย ด้วยความยืดหยุ่นต่อปัจจัยต่างๆ เช่น การเกิดออกซิเดชัน กระบวนการฝึกอบรมที่พิถีพิถันของระบบได้ปรับแต่งโมเดล AI เพื่อจัดหมวดหมู่ทั้งชุดด้วยความแม่นยำเป็นพิเศษ ทำให้งานสำหรับพนักงานธนาคารและพนักงานเก็บเงินง่ายขึ้นเมื่อต้องจัดการกับเหรียญจำนวนมาก
ผลที่ได้รับ
SolVision ใช้การประมวลผลภาพขั้นสูงและอัลกอริธึมเพื่อวิเคราะห์เหรียญที่แตกต่างกันได้ถึง 50 เหรียญอย่างแม่นยำ จัดการกับความท้าทายต่างๆ เช่น พื้นผิวสะท้อนแสงและรูปแบบที่เหมือนกันด้วยขนาดที่แตกต่างกันเล็กน้อย ,SolVision มีประสิทธิภาพในการจัดการเหรียญที่มีรูปแบบที่ใช้ร่วมกัน เช่น รูเปียห์อินโดนีเซีย และทนทานต่อปัจจัยต่างๆ เช่น ออกซิเดชัน ทำให้มั่นใจได้ถึงการระบุเหรียญที่แข็งแกร่งและแม่นยำ ระบบที่ขับเคลื่อนด้วย AI ของ SolVision เพิ่มความคล่องตัวในการตรวจสอบเหรียญ ลดความซับซ้อนของงานสำหรับพนักงานธนาคารและแคชเชียร์ที่ต้องจัดการกับปริมาณมาก เพิ่มประสิทธิภาพ และลดข้อผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้นจากการตรวจสอบด้วยตนเองในสถาบันการเงิน
ภาพประกอบ
