ระบบกล้องอัจฉริยะสำหรับตรวจหาข้อบกพร่องของวัสดุต่อเนื่อง
โซลูชันตรวจสอบแบบขยายขนาดได้ สำหรับอวนประมง สิ่งทอ และอื่นๆ
บทนำ
วัสดุต่อเนื่อง เช่น อวนประมง ผ้า สิ่งทอ ผลิตภัณฑ์บนสายพานลำเลียง และผ้าอุตสาหกรรม
จำเป็นต้องมี การตรวจหาข้อบกพร่องแบบแม่นยำและเรียลไทม์ เพื่อให้มั่นใจในคุณภาพและลดของเสีย
ระบบ Smart Vision System ของเรา ผสาน กล้องอุตสาหกรรม เลนส์คุณภาพสูง และการวิเคราะห์ด้วย AI
เพื่อตรวจจับข้อบกพร่องแบบทันทีแม้ในขณะผลิตด้วยความเร็วสูง
โซลูชันนี้สามารถ ขยายระบบได้ง่าย โดยใช้เครือข่ายและเวิร์กสเตชันร่วมกันเพื่อรองรับ ได้สูงสุด 10 สถานีตรวจสอบ
ช่วยลดต้นทุนเมื่อขยายระบบ
คุณสมบัติเด่น
- ตัวเลือกกล้อง 2 แบบ:
- กล้อง Line Scan – ความละเอียดสูงมาก เหมาะสำหรับตรวจสอบต่อเนื่องความเร็วสูง
- กล้อง Area Scan – คุ้มค่า เหมาะกับความเร็วปานกลาง
- AI Machine Learning – ตรวจจับรู รอยขาด และความผิดปกติของลวดลาย
- อุปกรณ์เกรดอุตสาหกรรม – ทำงาน 24/7 ในสภาพแวดล้อมสมบุกสมบัน
- โครงสร้างระบบขยายได้ – ใช้เครือข่าย เวิร์กสเตชัน และซอฟต์แวร์ร่วมกันหลายสถานี
- เว็บอินเทอร์เฟซ – ผู้ปฏิบัติงานตรวจสอบข้อบกพร่องและสร้างรายงานผ่านเบราว์เซอร์ได้ทันที
แผนผังระบบ
flowchart TB
A["วัสดุบนสายพานลำเลียง"] --> B["กล้อง (Line Scan หรือ Area Scan) + เลนส์ Computar V2518FIC-MPYIR"]
B --> C["เวิร์กสเตชัน (ใช้งานร่วมกัน)"]
C --> D["สวิตช์ GigE (ใช้งานร่วมกัน)"]
D --> E["ฐานข้อมูล & เซิร์ฟเวอร์ AI"]
C --> F["แดชบอร์ดผู้ปฏิบัติงาน"]
C --> G["รายงาน & การแจ้งเตือน"]
การเปรียบเทียบเทคโนโลยี
คุณสมบัติ | กล้อง Line Scan | กล้อง Area Scan | เลเซอร์โปรไฟล์ / เซนเซอร์ 3D |
---|---|---|---|
เหมาะสำหรับ | วัสดุต่อเนื่องความเร็วสูง เช่น อวนประมง ฟิล์ม พลาสติก | ตรวจสอบความเร็วปานกลาง ใช้งานทั่วไป | ตรวจพื้นผิวและข้อบกพร่องเชิงลึก |
ความละเอียด | สูงมาก (1 พิกเซลต่อเส้น × ความยาววัตถุ) | จำกัดตามจำนวนเมกะพิกเซลของเซนเซอร์ | ได้ทั้งข้อมูลความลึกและภาพ 2D |
ความเร็ว | สูงมาก เหมาะกับชิ้นงานเคลื่อนที่เร็ว | ช้ากว่า ขึ้นอยู่กับเวลารับแสง | ปานกลาง จำกัดด้วยอัตราสแกน |
การจัดแสง | ต้องใช้แสงสว่างสม่ำเสมอสูง | ต้องใช้แสงที่ดีแต่ยืดหยุ่นกว่า | มักมีแสงเลเซอร์ในตัว |
ต้นทุน | ราคากล้องสูง ต้องใช้ Encoder | ราคากล้องต่ำกว่า ไม่ต้องใช้ Encoder | ราคาสูงกว่ากล้อง Area Scan |
ความซับซ้อนซอฟต์แวร์ | ปานกลาง (ต้องประกอบภาพจากเส้น) | ต่ำกว่า | สูง (ประมวลผล Point Cloud 3D) |
การขยายระบบ | ดีเยี่ยม รองรับหลายสถานี | ดีเยี่ยม | ดี แต่ต้นทุนต่อหน่วยสูงกว่า |
ตัวอย่างการใช้งาน | อวนประมง ฟิล์มพลาสติก ม้วนกระดาษ | ตรวจสอบสิ่งทอ แผ่นโลหะ | วัดความลึกของรอยแตก ตรวจสอบความหยาบผิว |
ส่วนประกอบฮาร์ดแวร์
ฮาร์ดแวร์ต่อสถานี (กล้อง + เลนส์ + ชุดติดตั้ง)
เวอร์ชัน Line Scan
- Basler R2L4096-84G5M
- เลนส์ Computar V2518FIC-MPYIR
- Rotary Encoder สำหรับซิงโครไนซ์การถ่าย
- โครงยึดและสายสัญญาณ
เวอร์ชัน Area Scan
- Basler a2A4504-5gcIP67
- เลนส์ Computar V2518FIC-MPYIR
- ไฟ LED ให้แสงสม่ำเสมอ
- โครงยึดและสายสัญญาณ
อุปกรณ์เครือข่าย (ใช้ร่วมกัน สูงสุด 10 สถานี)
- Cisco CBS350-24P-4X GigE Switch
- Intel X550-T2 Dual-Port 10GbE NIC
- สาย Cat6a เกรดอุตสาหกรรม
เวิร์กสเตชัน (ใช้ร่วมกัน สูงสุด 10 สถานี)
- Lenovo ThinkStation (i5-14400, 32GB DDR5, RTX 4000 Ada, SSD 1TB, RAID HDD)
- GPU ประสิทธิภาพสูงสำหรับประมวลผล AI แบบเรียลไทม์
ซอฟต์แวร์
ซอฟต์แวร์พัฒนาด้วย Django + DRF สำหรับการประมวลผลฝั่งเซิร์ฟเวอร์ และ เว็บแดชบอร์ด สำหรับผู้ปฏิบัติงาน
ฟีเจอร์หลัก:
- ตรวจหาข้อบกพร่องแบบเรียลไทม์ด้วย AI
- บันทึกข้อมูลและวิเคราะห์แนวโน้มย้อนหลัง
- ตรวจสอบหลายสถานีจากอินเทอร์เฟซเดียว
- การแจ้งเตือนอัตโนมัติและรายงานข้อบกพร่อง
- ควบคุมสิทธิ์ตามบทบาท (ผู้ปฏิบัติงาน / ผู้จัดการ / วิศวกร)
ข้อได้เปรียบด้านการขยายระบบ
ต่างจากระบบตรวจจับที่ออกแบบมาสำหรับสถานีเดียว
ระบบนี้สามารถเพิ่มสถานีตรวจสอบใหม่ โดยไม่ต้องลงทุนโครงสร้างพื้นฐานใหม่มากนัก
เพราะใช้เครือข่าย เวิร์กสเตชัน และซอฟต์แวร์ร่วมกัน → ต้นทุนต่อสถานีลดลงมากเมื่อขยาย
ตัวอย่างต้นทุน (บาท)
1 สถานี – Line Scan: 1,003,062 บาท
5 สถานี – Line Scan: 1,325,914 บาท (เฉลี่ย 265,183 บาทต่อสถานี)
1 สถานี – Area Scan: 992,062 บาท
5 สถานี – Area Scan: 1,275,914 บาท (เฉลี่ย 255,183 บาทต่อสถานี)
สรุป
ไม่ว่าคุณจะตรวจสอบ อวนประมง สิ่งทอ หรือวัสดุต่อเนื่องใดๆ
Smart Vision System ของเรามอบความแม่นยำ ความเร็ว และความคุ้มค่าในการขยายระบบ
ด้วยการผสาน กล้องอุตสาหกรรม เลนส์ขั้นสูง และ AI สำหรับตรวจจับข้อบกพร่อง
ผู้ผลิตสามารถลดของเสีย ยกระดับคุณภาพ และขยายการผลิตได้อย่างคุ้มค่า
📩 ติดต่อเรา เพื่อจองเดโมหรือพูดคุยเกี่ยวกับความต้องการของคุณ
Get in Touch with us
Related Posts
- สร้างระบบตรวจจับความเสียหายแบบเรียลไทม์ด้วยกล้อง Line-Scan + AI (แนวทางนำไปใช้ได้หลายอุตสาหกรรม)
- วิธีอ่านซอร์สโค้ด: ตัวอย่างจาก Frappe Framework
- Interface-Oriented Design: รากฐานของ Clean Architecture
- เข้าใจระบบต่อต้านโดรน (Anti-Drone System) – สถาปัตยกรรม ฮาร์ดแวร์ และซอฟต์แวร์
- RTOS vs Linux ในระบบโดรน: ออกแบบอย่างไรให้ทันสมัย ปลอดภัย และเขียนด้วย Rust ได้หรือไม่?
- ทำไม Spring ต้องใช้ Annotation เยอะ? เจาะลึกโลก Java และ Python สำหรับนักพัฒนาเว็บ
- จาก Django สู่ Spring Boot: คู่มือเปรียบเทียบฉบับเข้าใจง่ายสำหรับนักพัฒนาเว็บ
- สร้างระบบ Python ขนาดใหญ่แบบยั่งยืนด้วย Clean Architecture (พร้อมตัวอย่างและแผนภาพ)
- ทำไม Test-Driven Development (TDD) ถึงตอบโจทย์ธุรกิจยุคใหม่
- สร้างระบบ Continuous Delivery ให้ Django บน DigitalOcean ด้วย GitHub Actions และ Docker
- สร้างระบบแนะนำสินค้าในอีคอมเมิร์ซด้วย LangChain, Ollama และ Open-source Embedding แบบ Local
- คู่มือปี 2025: เปรียบเทียบเฟรมเวิร์กสร้างแอปมือถือยอดนิยม (Flutter, React Native, Expo, Ionic และอื่น ๆ)
- เข้าใจการใช้ `np.meshgrid()` ใน NumPy: ทำไมถึงจำเป็น และจะเกิดอะไรขึ้นถ้าสลับลำดับ?
- วิธีใช้ PyMeasure เพื่อควบคุมเครื่องมือวัดและทดลองในห้องแล็บโดยอัตโนมัติ
- ยกระดับแชทบอทของคุณด้วยบริการเชื่อมต่อ API กับระบบธุรกิจ
- เดา “สมการ” โดยไม่ต้องใช้คณิตศาสตร์: สำรวจความสัมพันธ์ระหว่างแมวกับนก
- วิธีสร้างโปรเจกต์ที่ทนทานต่อ AI: ไอเดียที่เน้นการปฏิสัมพันธ์ของมนุษย์
- สร้างห้องทดลองความปลอดภัยไซเบอร์ด้วย GNS3 + Wazuh + Docker ฝึก ตรวจจับ และป้องกันภัยคุกคามในระบบเดียว
- วิธีจำลองและฝึกฝนการตั้งค่าอุปกรณ์เครือข่ายด้วย GNS3
- LMS คืออะไร? และทำไมคุณควรรู้จัก Frappe LMS