Machine Vision

หลักการทำงานของ Machine Vision ระบบ Machine Vision ประกอบด้วยองค์ประกอบหลักๆ เพื่อให้สามารถ "มองเห็น" และ "วิเคราะห์" ชิ้นงานได้อย่างแม่นยำกว่าสายตามนุษย์ ดังนี้

1. กล้องอุตสาหกรรม (Industrial Camera): เป็นตัวจับภาพของชิ้นงานที่มีความละเอียดสูงและมีความเร็วในการจับภาพที่สูงมาก เพื่อให้ทันกับไลน์การผลิตที่เคลื่อนที่อย่างรวดเร็ว สามารถใช้ได้ทั้งกล้องสีและขาว-ดำ ขึ้นอยู่กับลักษณะงานที่ต้องการตรวจสอบ
2. เลนส์ (Lens): ทำหน้าที่รวบรวมและโฟกัสภาพจากชิ้นงานให้คมชัดไปยังเซนเซอร์ของกล้อง เลนส์ที่ใช้ในงานนี้มักจะเป็นเลนส์ที่มีความแม่นยำสูง
3. ระบบแสงสว่าง (Lighting): เป็นองค์ประกอบที่สำคัญอย่างยิ่ง เพราะแสงที่เหมาะสมจะช่วยเน้นรายละเอียดของชิ้นงานและทำให้ข้อบกพร่องต่างๆ เช่น รอยร้าว หรือรอยขีดข่วน มองเห็นได้ชัดเจนยิ่งขึ้น
4. ซอฟต์แวร์ประมวลผลภาพ (Image Processing Software): หลังจากที่กล้องจับภาพได้แล้ว ซอฟต์แวร์จะนำภาพมาวิเคราะห์และประมวลผลทันที โดยจะเปรียบเทียบภาพที่ได้กับ "ภาพต้นแบบ" (Golden Image) ที่ถูกต้อง เพื่อหาความผิดปกติหรือข้อบกพร่องที่เกิดขึ้น
5. ระบบประมวลผล (Processor Unit): อาจเป็นคอมพิวเตอร์อุตสาหกรรม (IPC) ที่มีประสิทธิภาพสูงเพื่อรองรับการประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาลได้อย่างรวดเร็ว

ข้อดีของการใช้ Machine Vision

• ความแม่นยำสูง: สามารถตรวจสอบข้อบกพร่องเล็กๆ ที่สายตามนุษย์อาจมองไม่เห็นได้อย่างละเอียดและแม่นยำ
• ความเร็ว: สามารถตรวจสอบชิ้นงานได้อย่างรวดเร็วต่อเนื่องบนสายพานการผลิต ทำให้เพิ่มประสิทธิภาพและลดเวลาในการผลิต
• ความสม่ำเสมอ: การตรวจสอบด้วยระบบอัตโนมัติจะให้ผลลัพธ์ที่สม่ำเสมอ ไม่เกิดความเมื่อยล้าหรือความผิดพลาดจากการตัดสินใจของมนุษย์
• ลดต้นทุน: ช่วยลดจำนวนพนักงานที่ใช้ในการตรวจสอบคุณภาพ และลดการสูญเสียจากการผลิตชิ้นงานที่มีตำหนิ

อุตสาหกรรมที่นิยมใช้ Machine Vision ได้แก่

1. อุตสาหกรรมยานยนต์ (Automotive Industry)
   • การตรวจสอบชิ้นส่วน: ตรวจสอบขนาด รูปร่าง และความสมบูรณ์ของชิ้นส่วนต่างๆ เช่น สกรู, น็อต, ชิ้นส่วนเครื่องยนต์
   • การตรวจสอบการประกอบ: ตรวจสอบว่าชิ้นส่วนต่างๆ ถูกประกอบเข้าที่อย่างถูกต้องหรือไม่
   • การนำทางหุ่นยนต์: ช่วยให้หุ่นยนต์ในสายการผลิตสามารถหยิบจับและประกอบชิ้นงานได้อย่างแม่นยำ
2. อุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์และอิเล็กทรอนิกส์ (Semiconductor & Electronics)
   • การตรวจสอบแผงวงจร (PCB): ตรวจสอบความถูกต้องของการวางชิ้นส่วนอิเล็กทรอนิกส์ขนาดเล็กบนแผงวงจร
   • การตรวจสอบชิป: ตรวจสอบข้อบกพร่องขนาดเล็กบนพื้นผิวของชิปและวงจร
   • การอ่านรหัสบนชิ้นส่วน: อ่านและตรวจสอบรหัสที่พิมพ์บนชิ้นส่วนขนาดเล็กมาก
3. อุตสาหกรรมอาหารและเครื่องดื่ม (Food & Beverage)
   • การตรวจสอบบรรจุภัณฑ์: ตรวจสอบความสมบูรณ์ของฝา, ฉลาก, และการปิดผนึก
   • การตรวจสอบคุณภาพอาหาร: คัดแยกผลไม้หรืออาหารที่มีตำหนิ
   • การนับจำนวนและการจัดเรียง: ตรวจสอบจำนวนสินค้าในบรรจุภัณฑ์และจัดเรียงสินค้าลงกล่อง
4. อุตสาหกรรมยาและเวชภัณฑ์ (Pharmaceutical)
   • การตรวจสอบเม็ดยา: ตรวจสอบขนาด, สี, รูปร่างของเม็ดยา และรอยแตก
   • การตรวจสอบฉลากยา: ตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลบนฉลาก
   • การตรวจสอบบรรจุภัณฑ์: ตรวจสอบว่าบรรจุภัณฑ์ยาถูกปิดสนิทและไม่มีสิ่งแปลกปลอม
5. อุตสาหกรรมบรรจุภัณฑ์ (Packaging)
   • การตรวจสอบฉลากและบาร์โค้ด: ตรวจสอบความถูกต้องและตำแหน่งของฉลาก, บาร์โค้ด และรหัส QR
   • การตรวจสอบการปิดผนึก: ตรวจสอบว่าฝาขวดหรือซีลถูกปิดสนิท
   • การตรวจสอบปริมาณ: ตรวจสอบระดับของเหลวในขวด

นอกจากนี้ Machine Vision ยังถูกนำไปประยุกต์ใช้ในอุตสาหกรรมอื่นๆ อีกมากมาย เช่น โลจิสติกส์ (สำหรับอ่านบาร์โค้ดและคัดแยกสินค้า) การเกษตร (สำหรับคัดแยกพืชผล) และการแพทย์ (สำหรับช่วยวินิจฉัยโรคจากการวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์) เพื่อยกระดับประสิทธิภาพและคุณภาพในกระบวนการผลิต

---

Build your own smart factory together