ระบบตรวจสอบคุณภาพด้วย AI Vision (CiRA CORE Quality Inspection)
ระบบตรวจสอบคุณภาพสินค้าอัตโนมัติด้วย AI Visual Inspection บน CiRA CORE ตรวจจับของเสีย รอยบกพร่อง การประกอบผิดพลาด ด้วยความเร็วและความแม่นยำที่เหนือกว่าการตรวจด้วยสายตามนุษย์
ปัญหาการตรวจสอบคุณภาพด้วยสายตามนุษย์
การตรวจสอบคุณภาพด้วยพนักงานมีข้อจำกัดหลายอย่าง ทั้งความล้าของสายตา ความเร็วในการผลิตที่สูงขึ้น ต้นทุนแรงงาน และความไม่สม่ำเสมอของมาตรฐาน ส่งผลให้ของเสียหลุดออกไปสู่ลูกค้า เกิดต้นทุน Rework และ Warranty Claims ตามมา
AI Visual Quality Inspection คืออะไร?
ระบบตรวจสอบคุณภาพด้วย AI Vision ใช้ Industrial Camera จับภาพชิ้นงานทุกชิ้นบนสายการผลิต แล้วให้ AI Model วิเคราะห์ภาพเพื่อตรวจหาข้อบกพร่อง (Defect Detection) ตำแหน่งการประกอบ (Assembly Verification) หรือความสมบูรณ์ของผลิตภัณฑ์ แบบ Real-time ทุกชิ้น 100%
สิ่งที่ CiRA CORE ตรวจจับได้
Defect Detection — ตรวจจับของเสีย
- รอยขีดข่วน รอยแตก รอยบุบ บนพื้นผิวชิ้นงาน
- รูพรุน (Void) และฟองอากาศในงานหล่อหรืองานเชื่อม
- สีผิดพลาด หรือสีไม่สม่ำเสมอ
- การพิมพ์ที่ไม่ชัดเจน หรือฉลากที่ไม่ถูกต้อง
Assembly Verification — ตรวจสอบการประกอบ
- ชิ้นส่วนครบถ้วนหรือไม่ (Missing Component)
- ตำแหน่งการประกอบถูกต้องหรือไม่ (Misalignment)
- ทิศทางของชิ้นส่วนถูกต้องหรือไม่ (Orientation Check)
Dimensional Verification — ตรวจสอบขนาด
- วัดขนาดชิ้นงานจากภาพ (Non-contact Measurement)
- ตรวจสอบว่าอยู่ในช่วง Tolerance ที่กำหนด
กระบวนการสร้างระบบบน CiRA CORE
ขั้นที่ 1: เก็บภาพตัวอย่าง (Data Collection)
ถ่ายภาพชิ้นงาน OK และ NG อย่างละ 50-200 ภาพ บน CiRA CORE มีเครื่องมือ Data Labeling ในตัว ทำ Annotation ได้ทันที
ขั้นที่ 2: ฝึกสอน AI Model (Training)
เลือก Algorithm ที่เหมาะสม (Classification, Object Detection, Anomaly Detection) แล้วกดปุ่ม Train รอผล ระบบรองรับทั้ง CPU Training (ทั่วไป) และ GPU Training (เร็วกว่า 10x)
ขั้นที่ 3: ออกแบบ Workflow (Node-Flow)
ลาก Node เชื่อมต่อกัน: Camera → AI Model → Logic → Output (PLC / Alert / Database) ไม่ต้องเขียน Code แม้แต่บรรทัดเดียว
ขั้นที่ 4: Deploy และ Monitor
รันระบบบนสายการผลิตจริง ดู Dashboard Real-time ปรับ Threshold และ Retrain Model ได้ตลอดเมื่อสินค้าเปลี่ยนแปลง
ประโยชน์ที่ได้รับ
- ตรวจสอบ 100% ของชิ้นงาน — ไม่มีการ Sample ตรวจแค่บางชิ้น
- ความเร็วตรวจสอบ ตามความเร็วสายการผลิต ไม่เป็นคอขวด
- ลด False Rejection ด้วย AI ที่ผ่านการ Train มาอย่างดี
- เก็บข้อมูล Defect ทุกชิ้นเพื่อวิเคราะห์ Root Cause
- ลดต้นทุนการจ้างพนักงานตรวจสอบคุณภาพ
- ปรับตัวกับสินค้าใหม่ได้รวดเร็ว ด้วยการ Retrain Model
อุตสาหกรรมที่นำไปใช้ได้
- PCB และชิ้นส่วนอิเล็กทรอนิกส์ (Solder Joint, Component Placement)
- อาหารและเครื่องดื่ม (ฉลาก การบรรจุ ความสมบูรณ์บรรจุภัณฑ์)
- ยานยนต์ (ชิ้นส่วนตัวถัง งานพ่นสี งานเชื่อม)
- เวชภัณฑ์ (การบรรจุยา ฉลาก Expiry Date)
- พลาสติกและยาง (รอยแตก รูพรุน ขนาด)