Python + Deep Learning กลายเป็นเทคโนโลยีหลักในการสร้าง โรงงานอัตโนมัติ (Factory Automation)
ไม่ว่าจะเป็นงานตรวจสอบคุณภาพสินค้า (QC), ระบบ Machine Vision, หุ่นยนต์หยิบจับ, การคัดแยกวัสดุ, ไปจนถึง Predictive Maintenance

บทความนี้จะอธิบายแบบเข้าใจง่าย พร้อมตัวอย่างจริงที่สามารถเริ่มใช้ได้ทันที

⭐ ทำไม Python ถึงเป็นภาษาหลักของ AI ในโรงงาน

โรงงานส่วนใหญ่เลือกใช้ Python เพราะว่า:

เป็นภาษาหลักของ Deep Learning / Machine Learning
มีไลบรารีด้านภาพที่สมบูรณ์ เช่น OpenCV, PyTorch, TensorFlow
ทำงานร่วมกับ Industrial Camera (Basler, Hikvision, Dahua) ได้ดี
ใช้งานบน Edge Device / AMD GPU / NVIDIA Jetson / IPC ได้ง่าย
เชื่อมต่อกับ PLC, Robot, Modbus, OPC-UA ผ่าน Python ได้
เหมาะทั้งสำหรับ POC และงาน Production จริง

🔧 การใช้งาน Deep Learning ในโรงงานอุตสาหกรรม (ที่นิยมมากที่สุด)

1. ตรวจสอบคุณภาพสินค้าแบบอัตโนมัติ (AI Quality Inspection)

ใช้ AI ตรวจจับ:

รอยขีดข่วน
รอยบุบ
Defect บนชิ้นงาน
ตรวจจำนวน / การประกอบผิดตำแหน่ง
ตรวจสาย PCB, บอร์ดอิเล็กทรอนิกส์
ตรวจบรรจุภัณฑ์ / ฝาปิด / ป้ายฉลาก

คำค้นยอดฮิต:
AI ตรวจสอบสินค้า, Machine Vision โรงงาน, Python ตรวจจับของเสีย

2. ระบบ Machine Vision สำหรับไลน์การผลิต

ตรวจนับจำนวน (Counting)
วัดระยะ วัดขนาด
ตรวจ orientation ว่าหันถูกหรือไม่
ตรวจชิ้นงานบนสายพานแบบ real-time
ใช้ร่วมกับกล้อง Line-scan และกล้องความเร็วสูง

คำค้น:
Machine Vision Python, ตรวจสอบชิ้นงานอัตโนมัติ

3. หุ่นยนต์หยิบจับ (Robotic Pick & Place)

Deep Learning ช่วย:

มองหาตำแหน่งชิ้นงาน
บอกจุดหยิบ (grasp point)
ทำ 2D/3D bin picking
วัดทิศทางของชิ้นงานให้อาร์มหมุนถูกต้อง

คำค้น:
AI หุ่นยนต์โรงงาน, Python Robotics Factory

4. Predictive Maintenance (การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์)

ใช้เซนเซอร์สั่นสะเทือน เสียง อุณหภูมิ
นำมาวิเคราะห์ด้วย:

LSTM
1D CNN
Transformer Time-Series

เพื่อตรวจหา:

มอเตอร์เริ่มสึก
แบริ่งมีปัญหา
อุณหภูมิผิดปกติ
พยากรณ์การเสียในอนาคต

คำค้น:
Predictive Maintenance Python, AI ทำนายการเสีย

5. ความปลอดภัยในโรงงาน (Factory Safety AI)

ตรวจสอบพนักงานใส่ PPE
ตรวจพื้นที่อันตราย
ตรวจจับไฟ/ควัน
ตรวจยานพาหนะบนพื้นที่โรงงาน

คำค้น:
AI ความปลอดภัยโรงงาน, Python CCTV Analytics

🧠 โมเดล Deep Learning ที่ใช้งานจริงในโรงงาน

✔ CNN (Convolutional Neural Networks)

ใช้จำแนกชิ้นงาน/ของเสีย
เช่น ResNet, MobileNet, EfficientNet

✔ YOLO v8 / v11

ใช้ตรวจจับแบบ real-time บนสายพาน

✔ U-Net / DeepLab

สำหรับ segmentation เช่น
หาขอบรอยขีด / หาพื้นที่ defect

✔ LSTM / 1D CNN

งานสั่นสะเทือน / เซนเซอร์ / เสียง

✔ Vision Transformer (ViT / Swin)

ความแม่นยำสูงมาก เหมาะกับโรงงานระดับ High-end

🏭 สถาปัตยกรรมระบบ AI ในโรงงาน (Python Based)

flowchart LR
A["Industrial Camera<br>Basler / Hikvision / Dahua"] --> B["Edge Device / IPC<br>(Jetson, AMD GPU, Mini PC)"]
B --> C["Python Inference Engine<br>PyTorch / ONNX Runtime"]
C --> D["AI Output<br>OK / NG / ตำแหน่งของ defect"]
D --> E["PLC / Robot / Reject System<br>Modbus, OPC-UA, Ethernet/IP"]
C --> F["Server กลาง / Cloud"]
F --> G["Dashboard & Log<br>Django / Grafana / FastAPI"]

⚙️ Python Tools ที่ควรรู้ในการทำ Factory Automation

Deep Learning

PyTorch
TensorFlow
ONNX Runtime

Computer Vision

OpenCV
Albumentations
ImageIO

Industrial Protocol

pymodbus
opcua
MQTT
pyserial

Backend / Dashboard

FastAPI
Django
Node-RED
Grafana

🧪 ตัวอย่างโค้ด Python ตรวจสอบ Defect ด้วย PyTorch

import torch
import torch.nn as nn
from torchvision import models, transforms
from PIL import Image

class DefectClassifier:
    def __init__(self):
        self.model = models.resnet18(weights='IMAGENET1K_V1')
        self.model.fc = nn.Linear(self.model.fc.in_features, 2)
        self.model.load_state_dict(torch.load("model.pth"))
        self.model.eval()

        self.t = transforms.Compose([
            transforms.Resize((224, 224)),
            transforms.ToTensor()
        ])

    def predict(self, img_path):
        img = Image.open(img_path).convert("RGB")
        x = self.t(img).unsqueeze(0)
        with torch.no_grad():
            y = self.model(x)
            _, pred = y.max(1)
        return "DEFECT" if pred.item() == 1 else "OK"