การตรวจสอบหน้ากากอนามัยโดยใช้ AI

กรณีศึกษา

หน้ากากเกรดทางการแพทย์มีบทบาทสำคัญในการป้องกันแบคทีเรีย ของเหลวในร่างกาย อนุภาคในอากาศ และไวรัส การผลิตส่วนใหญ่เป็นแบบอัตโนมัติ โดยมีกระบวนการต่างๆ เช่น การตัดวัสดุ การเชื่อมสายคาดหู และบรรจุภัณฑ์ที่จัดการโดยเครื่องจักร แม้จะมีระบบอัตโนมัตินี้ แต่การตรวจสอบคุณภาพยังคงเป็นงานที่ต้องใช้แรงงานมาก โดยต้องใช้ความพยายามด้วยตนเองเพื่อให้แน่ใจว่าหน้ากากแต่ละชิ้นตรงตามมาตรฐานที่จำเป็น

โจทย์งาน

ข้อบกพร่องของหน้ากากอาจแตกต่างกันอย่างมาก รวมถึงสายไฟหรือส่วนประกอบที่ขาดหายไป การเย็บที่ไม่ถูกต้อง รูฉีกขาด คราบ ส่วนที่ยื่นออกมาของขอบ และชั้นที่เสียหาย นอกจากนี้ หน้ากากมักถูกกระจายอย่างไม่เป็นระบบตามสายการผลิต ซึ่งทำให้กระบวนการตรวจสอบซับซ้อนยิ่งขึ้น เนื่องจากความผันแปรและความไม่สอดคล้องกันเหล่านี้ วิธีการตรวจสอบแบบดั้งเดิมจึงประสบปัญหาในการระบุข้อบกพร่องที่อาจเกิดขึ้นทั้งหมดอย่างมีประสิทธิภาพและประสิทธิผล

วิธีการ

SolVision จัดการกับความท้าทายของข้อบกพร่องรูปแบบต่างๆ มากมายโดยการนำระบบการตรวจสอบด้วยภาพไปใช้ ระบบนี้เกี่ยวข้องกับการติดป้ายกำกับข้อบกพร่องของมาสก์บนภาพตัวอย่าง ซึ่งจะนำไปใช้ในการฝึกโมเดล AI เมื่อโมเดลได้รับการฝึกฝน ซึ่งใช้เวลาเพียงชั่วครู่ใน SolVision AI จะจดจำข้อบกพร่องต่างๆ ในภาพที่ถ่ายได้อย่างแม่นยำ ช่วยให้สามารถระบุมาสก์ที่ชำรุดในสายการผลิตได้ทันที

ผลที่ได้รับ

การระบุข้อบกพร่องแบบเร่งด่วน , รับประกันการตรวจจับข้อบกพร่องที่สม่ำเสมอและแม่นยำ , เพิ่มประสิทธิภาพขั้นตอนการผลิตด้วยการตรวจจับข้อบกพร่องแบบเรียลไทม์

ภาพประกอบ

วิดีโอประกอบ