1. ภาพรวมโครงการ

โครงการนี้ถูกพัฒนาเพื่อตอบสนองความต้องการในการคัดแยกเฉดสีผลิตภัณฑ์อย่างมีประสิทธิภาพ โดยใช้กล้องความละเอียดสูงและระบบแสงที่เหมาะสมในการถ่ายภาพผลิตภัณฑ์ กลยุทธ์หลักของโครงการได้แก่ การพัฒนาอัลกอริธึมในการวิเคราะห์ภาพเพื่อจำแนกประเภทของผลิตภัณฑ์ตามเฉดสี และการตรวจจับความผิดปกติ เช่น รอยเปื้อนและรอยขาด ระบบจะสามารถสร้างข้อมูลเชิงลึกเพื่อการวิเคราะห์ปรับปรุงคุณภาพสินค้าต่อไป

2. ขอบเขตงาน

• Machine Vision: ใช้กล้องความละเอียดสูงในการถ่ายภาพผลิตภัณฑ์ รวมถึงการพัฒนาอัลกอริธึมสำหรับการวิเคราะห์และตรวจจับเฉดสีได้อย่างแม่นยำ

• ฐานข้อมูล: เก็บรวบรวมข้อมูลเฉดสีและคุณภาพของผลิตภัณฑ์ เพื่อวิเคราะห์ความสม่ำเสมอของสีและจำนวนความผิดปกติ

• K-Means Clustering: ใช้เทคนิค K-means Clustering สำหรับจัดกลุ่มข้อมูลเฉดสี เพื่อช่วยในการจำแนกประเภทของผลิตภัณฑ์และตรวจสอบความสม่ำเสมอของสีในแต่ละชุด

• ตรวจสอบย้อนหลัง: ระบบจะช่วยตรวจสอบข้อมูลที่เก็บรวบรวมได้ย้อนหลัง เพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลที่ใช้ในการฝึกฝนอัลกอริธึมมีความถูกต้องและครอบคลุม

• ระบบเสริมการเพิ่มเฉดสี: ผู้ใช้สามารถเพิ่มเฉดสีใหม่เข้าสู่ระบบได้อย่างง่ายดาย โดยไม่ต้องใช้ความรู้ทางด้านการเขียนโค้ด

3. ความสำเร็จของโครงการ

โครงการนี้คาดหวังสร้างระบบคัดแยกเฉดสีผลิตภัณฑ์อัตโนมัติที่มีความแม่นยำสูง และสามารถลดอัตราความผิดพลาดในการคัดแยกผลิตภัณฑ์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ นอกจากนี้ยังสร้างฐานข้อมูลเฉดสีเพื่อการวิเคราะห์และปรับปรุงกระบวนการผลิต นี่ส่งผลให้พนักงานสามารถเข้าถึงข้อมูลและวิเคราะห์ผลการคัดแยกได้อย่างสะดวก ซึ่งจะนำไปสูการลดต้นทุนแรงงานและเวลา ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการผลิตให้สูงขึ้น

การเทรนโมเดล AI เป็นส่วนสำคัญที่ช่วยพัฒนาระบบโดยยกระดับความสามารถในการวิเคราะห์เฉดสีและความผิดปกติ การใช้ Machine Learning จะช่วยให้ระบบมีการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง และสามารถเรียนรู้จากข้อมูลในอดีตเพื่อให้มีความแม่นยำในการคัดแยกเฉดสีมากยิ่งขึ้น ผลงานดังกล่าวได้รับการจดลิขสิทธิ์ภายใต้ชื่อ "โปรแกรมตรวจสอบเฉดสีอัตโนมัติ (IKS2 Shading)" ซึ่งแสดงถึงความสำเร็จด้านนวัตกรรมและคุณค่าทางวิทยาศาสตร์ของโครงการที่เป็นประโยชน์ต่อการปรับปรุงคุณภาพการผลิตในอนาคต