

เจ้าของนวัตกรรม
นางสาว ศุภาวัลล์ ธนไพศาลวิเศษ
นักศึกษา
Details
โครงการนี้มีเป้าหมายเพื่อ ตรวจจับและจำแนกประเภทของรอยร้าวบนผนัง โดยใช้ AI และการประมวลผลภาพ ผู้ใช้สามารถ อัปโหลดรูปภาพ และระบบจะ วิเคราะห์ประเภทและความรุนแรงของรอยร้าว โมเดลที่ใช้คือ ResNet-50 ซึ่งมีความแม่นยำ 70.59% การปรับแต่งข้อมูลและการเพิ่มข้อมูลช่วยให้การตรวจจับแม่นยำขึ้น เครื่องมือนี้ช่วย ป้องกันความเสียหายทางโครงสร้าง โดยให้คำแนะนำเบื้องต้นสำหรับการบำรุงรักษา
Objective
โครงการนี้มีเป้าหมายในการพัฒนา ระบบ AI สำหรับ ตรวจจับและจำแนกรอยร้าวบนผนัง ด้วย การประมวลผลภาพ สามารถระบุประเภทของรอยร้าว ประเมินความรุนแรง และรองรับภาพในสภาพแวดล้อมที่หลากหลาย ระบบนี้ช่วย บำรุงรักษาเชิงป้องกัน โดยตรวจพบปัญหาโครงสร้างล่วงหน้า ลดค่าใช้จ่ายในการซ่อมแซม และเพิ่มความปลอดภัยของอาคาร
รอยร้าวบนผนังอาจส่งผลต่อ ความปลอดภัยของอาคาร แต่การตรวจสอบยังต้องพึ่ง ผู้เชี่ยวชาญ โครงงานนี้จึงพัฒนา ระบบ AI เพื่อตรวจจับและจำแนก รอยร้าวอัตโนมัติ ผ่าน การประมวลผลภาพ ช่วยให้ ประเมินเบื้องต้นได้ง่าย ลดค่าใช้จ่าย และส่งเสริม การบำรุงรักษาเชิงป้องกัน
โครงงานนี้ช่วยให้ ตรวจจับและจำแนกรอยร้าวได้แม่นยำและรวดเร็ว ลดข้อผิดพลาดจากการตรวจสอบด้วยสายตา ช่วยเจ้าของอาคารประเมินรอยร้าวเบื้องต้น ลดค่าใช้จ่ายในการซ่อมแซม และ ส่งเสริมการบำรุงรักษาเชิงป้องกัน ป้องกันความเสียหายร้ายแรง อีกทั้งยังเป็นการ นำ AI และการประมวลผลภาพมาใช้ในงานวิศวกรรม เพิ่มประสิทธิภาพในการตรวจสอบโครงสร้าง


