การตรวจจับข้อบกพร่องของสีรถยนต์โดยใช้ AI

กรณีศึกษา

การอบรถยนต์เป็นเทคนิคขั้นสูงที่ใช้เพื่อปกป้องและตกแต่งแผงตัวถังรถยนต์ ปืนสเปรย์ใช้เม็ดสีและตัวทำละลายอย่างสม่ำเสมอ ตามด้วยการอบที่อุณหภูมิสูง ทำให้สีแห้งตัวอย่างรวดเร็วเพื่อสร้างสีที่คงทน

โจทย์งาน

กระบวนการอบสีรถยนต์เป็นที่ยอมรับกันดี แต่ข้อผิดพลาดในการผลิต เช่น แรงดันที่ไม่ถูกต้องหรือระยะห่างของปืนสเปรย์ มักทำให้ความหนาของสีเคลือบไม่สม่ำเสมอ ปัญหาเกี่ยวกับอุณหภูมิและระยะเวลาในการอบ ผลกระทบทางกลที่ทำให้เกิดรอยขีดข่วน และคุณภาพของวัสดุที่ไม่ได้มาตรฐาน ส่งผลให้เกิดข้อบกพร่องของสี ซึ่งรวมถึงรอยขีดข่วนบนพื้นผิว รอยบุบ และการใช้งาน (การวิ่ง) ที่ไม่สม่ำเสมอบนแผ่นเหล็ก การตรวจสอบด้วยตนเองมีแนวโน้มที่จะไม่มีประสิทธิภาพเนื่องจากปัจจัยของมนุษย์ เช่น ความเหนื่อยล้าและความว้าวุ่นใจ ซึ่งนำไปสู่การกำกับดูแลข้อบกพร่องที่อาจเกิดขึ้น ดังนั้นจึงมีความต้องการระบบตรวจสอบอัตโนมัติเพื่อให้มั่นใจทั้งความแม่นยำในการตรวจจับสูงและประสิทธิภาพในการดำเนินงาน

วิธีการ

SolVision ระบบการมองเห็น AI ของโซโลมอน ยกระดับระบบอัตโนมัติทางอุตสาหกรรมด้วยการมองเห็นเครื่องจักรที่ขับเคลื่อนด้วย AI SolVision ใช้การเรียนรู้เชิงลึกเพื่อฝึกโมเดลอย่างรวดเร็วจากภาพตัวอย่างชุดเล็กๆ ที่ถ่ายโดยกล้อง 3D อุตสาหกรรม แนวทางนี้ช่วยให้สามารถระบุตำแหน่งข้อบกพร่องได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ ช่วยให้มั่นใจได้ถึงมาตรฐานการตรวจสอบที่สม่ำเสมอและการตรวจจับความผิดปกติของสีรถอย่างมีประสิทธิภาพ

ผลที่ได้รับ

ความแม่นยำในการตรวจจับข้อบกพร่องมากขึ้น ปรับปรุงประสิทธิภาพการตรวจสอบ เพิ่มประสิทธิภาพการผลิต

ภาพประกอบ