การตรวจสอบข้อบกพร่องของปลอกโลหะโดยใช้ AI

กรณีศึกษา

เพื่อให้มั่นใจในคุณภาพที่สม่ำเสมอ อุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์สำหรับผู้บริโภค เช่น พีซี จำเป็นต้องได้รับการตรวจสอบเคสฮาร์ดแวร์ก่อนการประกอบ

โจทย์งาน

การตรวจจับข้อบกพร่องเล็กๆ น้อยๆ เช่น รอยขีดข่วนบนพื้นผิวโลหะ กลายเป็นเรื่องท้าทายภายใต้สภาพแสงปกติ เนื่องจากแทบมองไม่เห็นด้วยตามนุษย์ ทำให้งานตรวจสอบด้วยตนเองทำได้ยาก

วิธีการ

ด้วยเครื่องมือการแบ่งส่วนของ SolVision ระบบการมองเห็น AI สามารถถูกฝึกให้ระบุข้อบกพร่องต่างๆ ตามคุณสมบัติที่โดดเด่นได้ จากนั้นจะสร้างฐานข้อมูลที่จัดหมวดหมู่ข้อบกพร่องออกเป็นกลุ่มที่ปรับแต่งได้ เช่น ‘ข้อบกพร่องที่เห็นได้ชัด’, ‘ข้อบกพร่องเล็กน้อย’ และ ‘ข้อบกพร่องระดับไมโคร’ ด้วยการเรียนรู้เชิงลึกของ AI ระบบจะจดจำข้อบกพร่อง เพิ่มความแม่นยำและความเร็วในการตรวจสอบโดยไม่สนใจข้อบกพร่องที่มีขนาดเล็กและยอมรับได้ สิ่งนี้ทำให้มั่นใจได้ว่าผลิตภัณฑ์ที่ไม่น่าพอใจจะถูกป้องกันไม่ให้เข้าสู่กระบวนการประกอบ

ผลที่ได้รับ

ป้องกันสินค้าที่ไม่น่าพึงพอใจในการประกอบผลิตภัณฑ์ , เพิ่มความแม่นยำและความเร็วในการตรวจสอบ , การจำแนกข้อบกพร่องที่ปรับแต่งได้