Details

This document is an internship report for a platform designed to differentiate the Window Regulator model T20A It utilizes an artificial intelligence system called CiRA CORE to help reduce the time required to identify the causes of damaged or Not Good (NG) components using image signals from an accelerometer. The experiment divides the causes of damage into 3 categories: damage due to dust inside the motor, damage due to lack of lubrication and damage due to motor imbalance. It involves simulating the window regulator with 3 normal pieces and each 1 damaged piece, measuring signals for 50 upward movements and 50 downward movements under standard testing conditions. The inspection criteria for images are set at 75% accuracy or higher. Testing the accuracy by inputting images into the system, with 180 images for both upward and downward movements, yielded a 98.89% accuracy for upward movements and 96.67% accuracy for downward movements. 

Objective

บริษัท ไทยสตีลเคเบิล จำกัด (มหาชน) เป็นผู้ผลิตสายควบคุมรถยนต์ และรถจักรยานยนต์ ตลอดจน ชุดควบคุมรางกระจกหน้าต่างรถยนต์ให้กับบริษัทผู้ผลิตรถยนต์ และรถจักรยานยนต์ชั้นนำทั้งใน และต่างประเทศ อีกทั้งยังมีห้องปฏิบัติการที่สามารถทดสอบได้หลากหลายเช่น Performance test, Environment test, Material test รวมถึงการสอบเทียบอีกด้วย ซึ่งในปัจจุบันบริษัทให้ความสำคัญกับการการพัฒนาอย่างไม่หยุดยั้ง และยกระดับมาตรฐานของห้องปฏิบัติการ เพื่อให้ตอบสนองความต้องการของลูกค้าให้ได้มากที่สุด
เมื่อบริษัทได้รับชุดควบคุมรางกระจกหน้าต่างรถยนต์ที่ NG จากลูกค้า จากนั้นก็จะส่งมาให้ทางแผนก Laboratory ทดสอบว่าเกิดจากปัญหาอะไร ในปัจจุบันใช้วิธีการสุ่มจากประสบการณ์และความชำนาญของเจ้าหน้าที่ที่ทำงานเป็นระยะเวลานาน ทำให้สามารถคาดเดาสาเหตุจากเสียงหรือค่าต่างๆ ที่แปลกไป แต่ไม่แน่ใจว่าเป็นที่ถูกหรือไม่ ถ้าไม่ถูกก็ต้องทดลองใหม่ๆ ซ้ำๆ  ดังนั้นผู้จัดทำจึงเห็นความสำคัญของปัญหานี้ จึงได้ศึกษาค้นคว้าเกี่ยวกับเทคโนโลยีการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) ด้วยโปรแกรม CiRA-CORE เพื่อนำมาแก้ไขปัญหานี้

Project Members

นิยดา เสมสายัณห์

NIYADA SEMSAYAN

#นักศึกษา

Member

ราชศักดิ์ ศักดานุภาพ

Rachsak Sakdanuphab

#อาจารย์

Advisor

Vote for this Innovation!