1. เปลี่ยนปลั๊กไฟธรรมดาให้เป็น Smart Plug IoT
  2. มินิโปรเจค ตู้สาธิตคลื่นแสดงผลของคลื่นน้ำเวลากระทบชายฝั่ง
  3. มาทำความรู้จักกับ Smart Plug ปลั๊กไฟอัจฉริยะ
  4. รีวิวบอร์ด 3 Axis GRBL 1.1f CNC Controller
  5. โปรเจค DIY เครื่องรดน้ำต้นไม้อัตโนมัติบนมือผ่านแอพพลิเคชั่น Blynk
  6. Smart Home Device 2022
  7. ถนนชาร์จรถยนต์ไฟฟ้า
  8. สอนใช้งาน Mini CNC รุ่น CNC-3018 เบื้องต้น
  9. IIoT กับ 6 อุตสาหกรรมที่มุ่งหน้าสู่รูปแบบดิจิทัล
  10. 5 Use Case ของ Computer Vision ในอุตสาหกรรมการผลิตแห่งปี 2022
  11. รีวิว Mini CNC รุ่น CNC-3018
  12. สอนใช้งาน Servo Tester ไม่ต้องเขียนโปรแกรมก็ใช้งานได้
  13. สอนใช้งาน Mini CNC รุ่น CNC3-3018Pro เบื้องต้น
  14. ย้อนอดีตจากยุคต้นกำเนิดรถยนต์ไฟฟ้า เมื่อกว่า 140 ปี สู่ รถพลังงานแสงอาทิตย์เพื่อการเดินทางระยะไกลรุ่นแรกของโลก “LIGHTYEAR O”
  15. สอนใช้งาน Fingerprint Sensor รุ่น R307 กับ Arduino UNO
  16. รีวิว เครื่องMini CNC รุ่น CNC3-3018Pro
  17. มินิโปรเจค Arduino ทำประตูไฟฟ้าด้วยเซ็นเซอร์สแกนลายนิ้วมือกับกลอนแม่หล็กไฟฟ้า
  18. สอนใช้งานเซ็นเซอร์วัดความชื้นในดิน (Soil Moisture Sensor Module) ให้แสดงค่าในแอพ Blynk
  19. รีวิวบอร์ดควบคุมความเร็วสเต็ปมอเตอร์ : แบบไม่ต้องเขียนโปรแกรม ควบคุมความเร็วเป็นรอบได้
  20. รีวิว : ชุดเคลื่อนที่ 3 แกน Work Bee CNC
  21. รีวิว : ชุดเคลื่อนที่ 2 แกน ACRO Acrylic KIT Set with Motor
  22. โปรเจค DIY : รถตัดหญ้า ควบคุมบนมือถือผ่าน IoT
  23. รีวิวเครื่องแกะสลักเลเซอร์ VIGO VG-L7 ตอนที่ 2 วิธีการใช้งาน
  24. รีวิวเครื่องแกะสลักเลเซอร์ VIGO VG-L7 ตอนที่ 1 สเปค ข้อดีข้อด้อย
  25. รีวิวเครื่องแกะสลักเลเซอร์ NEJE MASTER 2S 20W ตอนที่ 2 แนะนำใช้งาน
  26. รีวิวเครื่องแกะสลักเลเซอร์ NEJE MASTER 2S 20W ตอนที่ 1 สเปคเครื่อง
  27. สอนใช้งาน Arduino UNO รับสัญญาณ AnalogInput จากตัวต้านทานปรับค่าได้ ปรับความสว่างหลอดไฟ LED และแสดงผลค่า Voltage ผ่านจอ LCD
  28. สอนการใช้งาน Ultrasonic Module HC-SR04 กับ Arduino UNO
  29. สอนใช้ Arduino : ต่อจอแอลซีดี 20×4 ผ่านพอร์ต I2C กับบอร์ด ARDUINO UNO
  30. สอนลงบอร์ด NodeMCU ESP32 กับโปรแกรม Arduino IDE
  31. สอนใช้งานเซ็นเซอร์วัดระดับน้ำฝน Rain/Water Detection Sensor Module กับ Arduino UNO
  32. สอนใช้งานโมดูลเซ็นเซอร์ตรวจจับวัตถุ IR Infrared กับ Arduino UNO
  33. สอนใช้งาน Sensor Water Level ให้แสดงค่าระดับน้ำในแอพ Blynk
  34. สอนควบคุม Servo Motor ด้วยแอพพลิเคชั่น Blynk
  35. รีวิวหุ่นยนต์วาดรูป Robot Drawing ตอนที่ 3 : การใช้งานโปรแกรม Openbuilds Control (ต่อ)
  36. สอนใช้งาน NodeMCU ESP8266 ส่งข้อความแจ้งเตือนผ่าน LINE Notify
  37. โปรเจคเครื่องซักผ้าแตะบัตร (RFID) มีการแจ้งเตือนผ่าน Line และส่งข้อมูลไปยัง Google Sheet
  38. สอนทำ Esp32 CAM เป็น Video Streaming บนแอพ Blynk
  39. สอนทำ WiFi Manager for NodeMCU
  40. รีวิวหุ่นยนต์วาดรูป Robot Drawing ตอนที่ 2 : การใช้งาน Openbuilds Control
  41. รีวิวหุ่นยนต์วาดรูป Robot Drawing ตอนที่ 1 : Setting
  42. Smart Farm โรงเรือนอัจฉริยะ
  43. สอนใช้งาน Arduino Uno ควบคุม Servo Moto รุ่น SG90
  44. การติดตั้ง Library สำหรับโปรแกรม Arduino IDE
  45. สอนการใช้งานบอร์ด Arduino UNO กับ RFID RC522 อ่านคีย์การ์ดควบคุมการเปิด-ปิดไฟ LED
  46. สอนการใช้งาน Arduino UNO กับเซ็นเซอร์ Water Level ควบคุมการเปิด-ปิดไฟ LED และส่งเสียงเตือนผ่าน ฺ
  47. สอนการใช้งาน LDR Module กับบอร์ด Arduino UNO ควบคุมการเปิด-ปิดหลอดไฟ LED
  48. สอนการใช้งาน LCD 16×2 พร้อม I2C Interface กับบอร์ด Arduino UNO
  49. สอนการใช้งาน NodeMCU ESP8266 กับโปรแกรม Arduino IDE
  50. สอนการใช้งาน ควบคุมระบบไฟในอาคาร ผ่านบอร์ด ESP8266 กับ RELAY MODULE 5V 4 CHANNEL ด้วยแอพ BLYNK
  51. การคำนวณค่าตัวต้านทาน เพื่อใช้กับหลอดไฟ LED
  52. Esp8266 & DHT11 To Blynk
  53. Arduino UNO & DHT11 To LCD
  54. มาทำความรู้จักกับ FarmBot หุ่นยนต์ปลูกผักสวนครัว
  55. Gartner เผย 12 เทรนด์เทคโนโลยีเชิงกลยุทธ์แห่งอนาคตปี 2022
  56. Arduino UNO Mini Limited Edition
  57. Arduino Nano V.3 บอร์ดไมโครคอนโทรลเลอร์ที่จิ๋วแต่แจ๋ว
  58. ทำความรู้จักกับบอร์ด Arduino Mega 2560
  59. Xiaomi เปิดตัวลำโพง Soundbar 3.1 ch พร้อมซับวูฟเฟอร์ไร้สาย ที่ออกมาท้าชนแบรนด์ดังในไทย
  60. เผยสเปค Samsung Galaxy Tab A8 (2021) คาดเปิดตัวเร็ว ๆ นี้
  61. Xiaomi 12 Series เตรียมจับมือกับกล้อง Leica และมาพร้อมกับชิปเซ็ต Snapdragon 898 รุ่นแรกของโลก
  62. ทำความรู้จัก : บอร์ด ไมโครคอนโทรลเลอร์ ARDUINO UNO R3 คืออะไร ใช้งานอะไรได้บ้าง
  63. Arduino IDE คืออะไร มีวิธีการติดตั้งโปรแกรมอย่างไร และการใช้โปรแกรมยังไงกันนะ
  64. มอเตอร์ไฟฟ้าคืออะไร มีกี่ชนิด ใช้งานอย่างไร
  65. ทรานซิสเตอร์ (Transistor) คืออะไร มีหน้าที่อะไร และสามารถประยุกต์ใช้งานอะไรได้บ้างนะ
  66. Power Supply มีกี่ประเภท ประกอบด้วยอะไรบ้าง
  67. ตัวต้านทาน (resistor) คืออะไร มีหน้าที่อะไร และมีกี่ประเภท
  68. โปรเจค DIY : ชุดรดน้ำต้นไม้อัตโนมัติ ทำเล่นเองได้ง่ายๆ
  69. IC คืออะไร ใช้งานอย่างไร
  70. Photoresistor คืออะไร มีหลักการทำงานอย่างไร และนำไปใช้อะไรได้บ้าง
  71. Capacitor คืออะไร
  72. ไดโอด (Diode) คืออะไร มันนำไปใช้ทำอะไรกันนะ?
  73. เปิดตัวระบบ ColorOS 12
  74. Samsung Galaxy Watch 4
  75. Canon เปิดตัว RF5.2mm f/2.8L Dual Fisheye
  76. Hyundai เปิดตัวโดรนแท็กซี่ Hyundaix Uber
  77. Windows 11 เปิดให้ Update แล้ววันนี้
  78. Huawei เปิดตัว Matebook 14s
  79. สิ่งที่ต้องรู้ก่อนติดตั้ง Solar Cell
  80. TCL เปิดตัวแว่นตาอัจฉริยะ Thunderbird
  81. mRNA Vaccine
  82. 10 เทคโนโลยีที่น่าสนใจในปี 2021 จาก MIT
  83. ปัญญาประดิษฐ์ AI
  84. Lithium-Metal Battery อนาคตของรถยนต์พลังงานไฟฟ้า

                    ณ จุดนี้ถือได้ว่าเทคโนโลยี Computer Vision ได้เข้ามาปฏิวัติภาคอุตสาหกรรมการผลิต (Manufacturing) โดยแท้จริง เนื่องด้วยการแพร่ระบาดของไวรัส COVID-19 ได้ทำให้หลาย ๆ องค์กรจำเป็นต้องเร่งการทำ Digital Transformation ด้วยการลงทุนในโซลูชันที่ใช้งานระบบ Computer Vision และ AI มากยิ่งขึ้นเรื่อย ๆ เพื่อให้ลดการติดต่อสัมผัสลงไปได้

                    ในบทความนี้คือ 5 Use Case ยอดนิยมที่ใช้งาน Computer Vision ในภาคอุตสาหกรรมการผลิต ซึ่งเป็นสิ่งที่แสดงให้เห็นว่าเทคโนโลยีนั้นสามารถช่วยให้บรรดาผู้นำองค์กรสามารถตัดสินใจและวางแผนงานต่าง ๆ ได้ดีขึ้นกว่าเดิม

1. การประกอบอัตโนมัติ (Automated Assembly)

แน่นอนว่าลูกค้าทุกคนล้วนต้องการผลิตภัณฑ์ที่มีคุณภาพสูง และการรักษาคุณภาพให้ดีดั่งเดิมจำเป็นจะต้องมีความแม่นยำ (Precision) และสม่ำเสมอ (Consistency) ซึ่งการใช้แรงงานมนุษย์ในการดำเนินการนั้นอาจจะรักษามาตรฐานดังกล่าวได้ยาก

ด้วยเหตุนี้ จึงส่งผลให้หลาย ๆ ธุรกิจเริ่มนำเอาระบบ Automation มาปรับใช้ในสายการผลิตเพื่อลดความผิดพลาดจากมนุษย์ (Human Error) ลงไปให้มากที่สุดนั่นเอง ซึ่ง Computer Vision คือส่วนที่สำคัญอย่างยิ่งที่จะสนับสนุนกระบวนการประกอบผลิตภัณฑ์ต่าง ๆ ได้อย่างอัตโนมัติและมีประสิทธิภาพสูง โดยตัวอย่างที่ดีมาก ๆ นั่นคือบริษัท Tesla ที่ใช้เทคโนโลยีดังกล่าวในโรงงานเพื่อประกอบรถยนต์ได้อัตโนมัติ

2. การทำนายช่วงเวลาบำรุงรักษา (Predictive Maintenance)

เครื่องจักรและอุปกรณ์ต่าง ๆ ในโรงงานอุตสาหกรรมนั้นมักจะต้องเสื่อมสภาพไปเมื่อใช้งานอย่างต่อเนื่อง ซึ่งหากไม่บำรุงรักษาให้พร้อมใช้งานอย่างสม่ำเสมอ ก็อาจจะส่งผลกระทบให้เกิดความเสียหายในตัวเครื่องจักรหรือส่วนอื่น ๆ ที่เกี่ยวข้อง และหากปล่อยไว้จนสายการผลิตไม่สามารถดำเนินการได้หรือเกิด Down Time ขึ้น ก็จะส่งผลเสียต่อธุรกิจได้อย่างมหาศาลแน่นอน

ดังนั้น การผสมผสานเทคโนโลยีระหว่าง IoT ร่วมกับ Deep Learning พร้อมกับ Computer Vision จึงทำให้เกิดระบบทำนายช่วงเวลาบำรุงรักษา ที่จะนำภาพและข้อมูลที่เก็บจากเซ็นเซอร์มาวิเคราะห์ร่วมกันเพื่อช่วยแจ้งเตือนให้องค์กรเตรียมแผนการบำรุงรักษาเครื่องจักรต่าง ๆ ได้ล่วงหน้าก่อนที่จะเกิดเหตุขึ้น ซึ่งมีหลายองค์กรแล้วในปัจจุบันที่เริ่มปรับใช้ เช่น ExxonMobil หรือ Chevron ที่ใช้ระบบเพื่อตรวจจับความผิดพลาดของเครื่องจักรในโรงงาน เป็นต้น

3. การตรวจสอบคุณภาพของผลิตภัณฑ์ (Product Quality Inspection)

แน่นอนว่าผู้ผลิตทุกเจ้าย่อมต้องการผลิตภัณฑ์ที่ออกมาให้มีคุณภาพดีเท่ากันทั้งหมด ซึ่งสิ่งนี้มีความท้าทายอย่างมากเพราะว่าความผิดพลาดนั้นสามารถเกิดขึ้นได้เสมอ และถ้าหากใช้แรงงานคนในการตรวจสอบคุณภาพผลิตภัณฑ์ก็อาจจะเกิดข้อผิดพลาดได้ง่ายเนื่องจากเป็นงานที่ต้องทำซ้ำ ๆ อย่างต่อเนื่อง รวมทั้งมาตรฐานของแต่ละคนก็อาจไม่เท่าเทียมกัน

ปัญหาในงานตรวจสอบคุณภาพของผลิตภัณฑ์นี้จึงสามารถแก้ไขได้ด้วยเทคโนโลยี Automation ร่วมกับ Computer Vision ที่จะช่วยตรวจจับ Defect ของผลิตภัณฑ์ได้ผ่านกล้องวีดีโอที่มีความละเอียดสูง ซึ่งระบบลักษณะนี้จะมีความแม่นยำมากกว่าและมีประสิทธิภาพดีกว่าการตรวจสอบแบบ Manual อย่างแน่นอน

4. การตรวจสอบแบบ 3 มิติ (3D Vision Monitoring)

การตรวจสอบแบบ 3 มิตินั้นเป็นการประยุกต์ใช้เทคโนโลยี Computer Vision ในการตรวจสอบแบบ 3 มิติในกระบวนการผลิต ซึ่งระบบจะสร้างโมเดลที่ถูกต้องของกระบวนการผลิตแล้วตรวจสอบติดตามกระบวนการดังกล่าวผ่านกล้องหลาย ๆ ตัวเพื่อตรวจหาข้อผิดพลาดที่เกิดขึ้น

ตัวอย่างที่น่าจะเห็นภาพมากขึ้น คือในโรงงานผลิตยานยนต์โดยหากมีชิ้นส่วน Component ที่ประกอบไม่เข้าที่ตามที่ควรจะเป็น ระบบก็จะสามารถแจ้งเตือนให้วิศวกรรับทราบได้ถึงความผิดพลาดดังกล่าวทันที

5. การเพิ่มความปลอดภัย (Improved Safety)

การทำงานในโรงงานผลิตนั้นมีความเสี่ยงเสมอ เนื่องจากต้องทำงานอยู่ใกล้กับเครื่องจักรหนักต่าง ๆ หรือบางครั้งอาจจะความผิดพลาด เช่น หลุดเข้าไปในที่ที่มีอุณหภูมิสูงกว่าที่ร่างกายคนจะรับได้ ซึ่งอุบัติเหตุที่อาจเกิดขึ้นเหล่านี้ โรงงานหลาย ๆ แห่งอาจใช้วิธีติดตั้งกล้องวงจรปิดแล้วมีคนเฝ้าระวังดูกล้องอยู่ตลอดเวลา แต่ทว่าวิธีการดังกล่าวอาจจะไม่ได้มีประสิทธิภาพที่ดีเท่าที่ควร

ดังนั้น การใช้ระบบตรวจสอบติดตามร่วมกับเทคโนโลยี Computer Vision ผ่านกล้องวงจรต่าง ๆ มาประยุกต์ใช้ในโรงงานอุตสาหกรรมนั้นคือโซลูชันที่จะช่วยติดตามคนงานในโรงงานได้ตั้งแต่ทางเข้าจนกว่าจะออกจากโรงงาน อีกทั้งยังทำให้มั่นใจได้ว่าทั้งหมดมีการปฏิบัติตามกฎระเบียบต่าง ๆ ครบถ้วน และถ้าหากเกิดเหตุการณ์ใด ๆ ขึ้น ระบบก็จะสามารถแจ้งเตือนให้ทีมแพทย์หรือหน่วยงานที่เกี่ยวข้องเข้าไปช่วยเหลือได้ทันท่วงที

reference : https://research.aimultiple.com/computer-vision-manufacturing/

Banner Content

0 Comments

Leave a Comment