การตรวจสอบชิ้นส่วนฉีดขึ้นรูปยางโดยใช้ AI

กรณีศึกษา

กระบวนการฉีดขึ้นรูปยางได้รับอิทธิพลจากปัจจัยต่างๆ รวมถึงคุณภาพของวัตถุดิบ ข้อมูลจำเพาะของเครื่องจักร ชิ้นส่วนแม่พิมพ์ และพารามิเตอร์การฉีด ข้อบกพร่องสามารถเกิดขึ้นได้ ตั้งแต่ปัญหาความสวยงามเล็กน้อย เช่น คราบและรอยขีดข่วน ไปจนถึงความเสียหายทางโครงสร้างที่สำคัญอันเป็นผลมาจากวัสดุที่ไม่เพียงพอหรือการจัดการที่ไม่ถูกต้องระหว่างการดีดออก

โจทย์งาน

ระบบการมองเห็นตามกฎแบบเดิมๆ ซึ่งอาศัยข้อมูลที่ครอบคลุมสำหรับการฝึกอบรม ประสบปัญหากับลักษณะไดนามิกและตำแหน่งของข้อบกพร่องที่แตกต่างกันในชิ้นส่วนที่ฉีดขึ้นรูป ส่งผลให้มีอัตราความแม่นยำต่ำ การตรวจสอบด้วยตนเองซึ่งถูกขัดขวางเนื่องจากการขาดข้อบกพร่องที่ได้มาตรฐาน ได้รับการพิสูจน์แล้วว่าช้าเกินไปและไม่สอดคล้องกันสำหรับการควบคุมคุณภาพที่มีประสิทธิผล

วิธีการ

SolVision ใช้การเรียนรู้เชิงลึกของ AI เพื่อตรวจสอบชิ้นส่วนที่ฉีดขึ้นรูปโดยการวิเคราะห์ภาพตัวอย่างเพื่อเรียนรู้ลักษณะเฉพาะของข้อบกพร่องต่างๆ ทำให้สามารถตรวจจับและระบุได้อย่างแม่นยำ เนื่องจากฐานข้อมูลเต็มไปด้วยรูปภาพเพิ่มเติม โมเดล AI จึงแข็งแกร่งขึ้น ช่วยเพิ่มความแม่นยำของระบบในการจดจำข้อบกพร่อง

ผลที่ได้รับ

ปรับปรุงกระบวนการควบคุมคุณภาพ เปิดใช้งานการตรวจจับข้อบกพร่องต่างๆ ได้อย่างแม่นยำ ปรับปรุงการรับรู้การตรวจจับอย่างต่อเนื่องผ่านการเรียนรู้เชิงลึก

กรณีศึกษา

กระบวนการฉีดขึ้นรูปยางได้รับอิทธิพลจากปัจจัยต่างๆ รวมถึงคุณภาพของวัตถุดิบ ข้อมูลจำเพาะของเครื่องจักร ชิ้นส่วนแม่พิมพ์ และพารามิเตอร์การฉีด ข้อบกพร่องสามารถเกิดขึ้นได้ ตั้งแต่ปัญหาความสวยงามเล็กน้อย เช่น คราบและรอยขีดข่วน ไปจนถึงความเสียหายทางโครงสร้างที่สำคัญอันเป็นผลมาจากวัสดุที่ไม่เพียงพอหรือการจัดการที่ไม่ถูกต้องระหว่างการดีดออก

โจทย์งาน

ระบบการมองเห็นตามกฎแบบเดิมๆ ซึ่งอาศัยข้อมูลที่ครอบคลุมสำหรับการฝึกอบรม ประสบปัญหากับลักษณะไดนามิกและตำแหน่งของข้อบกพร่องที่แตกต่างกันในชิ้นส่วนที่ฉีดขึ้นรูป ส่งผลให้มีอัตราความแม่นยำต่ำ การตรวจสอบด้วยตนเองซึ่งถูกขัดขวางเนื่องจากการขาดข้อบกพร่องที่ได้มาตรฐาน ได้รับการพิสูจน์แล้วว่าช้าเกินไปและไม่สอดคล้องกันสำหรับการควบคุมคุณภาพที่มีประสิทธิผล

วิธีการ

SolVision ใช้การเรียนรู้เชิงลึกของ AI เพื่อตรวจสอบชิ้นส่วนที่ฉีดขึ้นรูปโดยการวิเคราะห์ภาพตัวอย่างเพื่อเรียนรู้ลักษณะเฉพาะของข้อบกพร่องต่างๆ ทำให้สามารถตรวจจับและระบุได้อย่างแม่นยำ เนื่องจากฐานข้อมูลเต็มไปด้วยรูปภาพเพิ่มเติม โมเดล AI จึงแข็งแกร่งขึ้น ช่วยเพิ่มความแม่นยำของระบบในการจดจำข้อบกพร่อง

ผลที่ได้รับ

ปรับปรุงกระบวนการควบคุมคุณภาพ เปิดใช้งานการตรวจจับข้อบกพร่องต่างๆ ได้อย่างแม่นยำ ปรับปรุงการรับรู้การตรวจจับอย่างต่อเนื่องผ่านการเรียนรู้เชิงลึก