รายละเอียด

บริษัท ซีเกท เทคโนโลยี (ประเทศไทย) จำกัด เป็นบริษัทชั้นนำ ที่ประกอบธุรกิจการผลิตฮาร์ดดิสก์ไดร์ เอกสารฉบับนี้ เป็นรายงานฝึกงาน และศึกษาในแผนก Factory Sustainable Engineering (FSE) ผู้จัดทำได้รับมอบหมายงานศึกษา เกี่ยวกับการพัฒนาเครื่องมือมาตรฐานบนแพลตฟอร์ม CiRA CORE เป็นเครื่องมือการสร้างชุดข้อมูลเสมือนสำหรับชิ้นงานเสีย (Defect part) เนื่องจากพบปัญหาว่า ปริมาณข้อมูลของชิ้นงานเสียสำหรับการผลิตในอุตสาหกรรมมีจำนวนน้อย ส่งผลให้โมเดลการเรียนรู้ของปัญญาประดิษฐ์ มีประสิทธิภาพไม่เพียงพอ ดังนั้นการเพิ่มปริมาณของข้อมูลชิ้นงานเสีย จึงเป็นทางเลือกให้โมเดลมีประสิทธิภาพที่ดียิ่งขึ้น โดยอาศัยข้อมูลพื้นฐานของชิ้นงานเสียที่มีจำนวนไม่มาก และการประมวลผลภาพแบบดิจิตอล (Digital image processing) มาสร้างเป็นชุดข้อมูลเสมือน (Synthetic data) สำหรับการเรียนรู้ของโมเดล
ทั้งนี้ได้ทำการทดสอบประสิทธิภาพของโมเดล จากการเรียนรู้ของข้อมูลที่ได้มาจากการสร้างชุดข้อมูลเสมือนจากกระบวนการผลิตชิ้นงาน ภายใต้กระบวนการทำงานของเครื่องหยอดกาว ซึ่งทำการออกแบบการทดลองการสร้างชุดข้อมูลเสมือนออกเป็น 8 วิธี ซึ่งสามารถสรุปผลได้ว่า วิธีการสร้างชุดข้อมูลเสมือนแบบ กำหนดจุดกลางและสุ่มชิ้นงานเสียในบริเวณที่สนใจ ทำให้ประสิทธิภาพของโมเดลมีความถูกต้องที่ 91.2 เปอร์เซ็นต์

วัตถุประสงค์

ในปัจจุบันการพัฒนาระบบคอมพิวเตอร์วิชั่นด้วยการอาศัยปัญญาประดิษฐ์ มีความสำคัญต่อในการแก้ไขปัญหาบนเครื่องจักรในภาคอุตสาหกรรมเป็นอย่างมาก ซึ่งต้องอาศัยข้อมูลภาพถ่ายบนเครื่องจักรจำนวนมากในการสร้างโมเดลการเรียนรู้ของปัญญาประดิษฐ์เพื่อให้เกิดความแม่นยำสูงสุด และสามารถครอบคลุมความแปรปรวนที่เกิดขึ้นในขั้นตอนการผลิตได้ ปัญหาสำคัญที่พบในกระบวนการพัฒนาออกแบบตัวโมเดลคือ จำนวนข้อมูลในส่วนที่เป็นภาพถ่ายของชิ้นงานเสีย (Defect part) ในสายการผลิตที่จะนำมาใช้ในการเรียนรู้ไม่เพียงพอ ซึ่งชิ้นงานดี (Good part) มักพบในกระบวนการผลิตที่เป็นปกติอยู่แล้ว จึงเป็นที่มาของโครงงาน ในการสร้างเครื่องมือที่จะช่วยสร้างข้อมูลภาพถ่ายที่เป็นชิ้นงานเสีย โดยอาศัยเพียงข้อมูลพื้นฐานของชิ้นงานที่เสียจำนวนไม่มาก เพื่อเป็นฐานข้อมูลในการสร้างข้อมูลเสมือน(Synthetic data) โดยอาศัยองค์ความรู้พื้นฐานของการประมวลผลภาพแบบดิจิตอล (Digital image processing) ในการสังเคราะห์ข้อมูลภาพ ซึ่งมีการวิเคราะห์ถึงโอกาสที่น่าจะเกิดขึ้นทางกายภาพของการได้มาของข้อมูล (Image acquisition) ได้แก่ สภาพแวดล้อมที่เปลี่ยนแปลงไป (Environment change), การติดตั้งและการปรับแต่ง (Installation and setup), ชนิดของของเสีย (Type of defect), ขนาดของของเสีย (Sizing), ตำแหน่ง (Location) เป็นต้น ซึ่งจะช่วยลดเวลาในการเก็บข้อมูล และสามารถเพิ่มข้อมูลให้เพียงพอต่อการเรียนรู้ อีกทั้งสามารถนำไปต่อยอดเพื่อใช้งานเป็นเครื่องมือมาตรฐานบนแพลตฟอร์ม CiRA CORE เพื่อการพัฒนาต่อไปในอนาคต

ผู้จัดทำ

ภากมล ทองตัน

PAKAMON THONGTAN

#นักศึกษา

สมาชิก

สันทัด ชูวงค์อินทร์

Santhad Chuwongin

#อาจารย์

อาจารย์ที่ปรึกษา

โหวตนวัตกรรมนี้