เครื่องต้นแบบทดสอบชุดกล้อง เลนส์ และไฟส่องสำหรับงาน Machine Vision (MVDeep) ในโครงการภาครัฐของไทย

ที่มาของโจทย์

โจทย์ของเคสนี้คือการลดเวลาเลือกกล้อง เลนส์ และไฟส่องให้งานตรวจด้วยกล้อง งาน Machine Vision (ระบบตรวจด้วยกล้อง) จะได้ผลดีหรือไม่ ขึ้นกับการเลือกอุปกรณ์ชุดนี้ให้ถูกกับชิ้นงานตั้งแต่ต้น บริษัทเอกชนไทยที่ร่วมโครงการทำขั้นตอนนี้โดยลองเปลี่ยนอุปกรณ์ทีละชุด แล้วตรวจผลด้วยค่าสถิติ

การทดสอบแต่ละงานส่วนใหญ่ใช้เวลามากกว่า 1 วัน บางงานเกิน 1 เดือน และต้องใช้ผู้ที่รู้ทั้งด้านแสง การถ่ายภาพ สถิติอุตสาหกรรม และการประมวลผลภาพ (Image Processing) บริษัทจึงรับงานได้น้อยกว่าที่มีเข้ามา คอขวดอยู่ที่เวลาทดสอบและจำนวนคนที่ทำได้

เราพัฒนาเครื่องนี้ในโครงการสนับสนุนการพัฒนาเครื่องจักรต้นแบบของภาครัฐ ปีงบประมาณ 2562 ชื่อเต็มของโครงการคือ Automated Machine Vision Laboratory By Deep Learning (เครื่องตรวจสอบชิ้นงานอัตโนมัติด้วยกล้องอัจฉริยะระบบการเรียนรู้เชิงลึก) คำว่า Laboratory ในที่นี้หมายถึงเครื่องสำหรับทดลองชุดอุปกรณ์กับชิ้นงานจริง ไม่ใช่ห้องเรียน

ข้อกำหนดและข้อจำกัด

เครื่องต้องออกรายงาน Cpk ได้ไม่น้อยกว่า 100 รายงานต่อ 8 ชั่วโมง และสรุปผลทุกชุดอุปกรณ์เป็นค่าสถิติที่เทียบกันได้ ข้อกำหนดและข้อจำกัดอื่นมีดังนี้

• สร้างเครื่องต้นแบบ 1 เครื่อง ภายใต้โครงการสนับสนุนของภาครัฐ
• เริ่มจากงานตรวจแยกเฉดสีก่อน ตามโจทย์แรกของบริษัทที่ร่วมโครงการ
• ตัดสินการเลือกอุปกรณ์ด้วยค่าสถิติ แทนการประมาณจากประสบการณ์ของคน
• ชิ้นงานต้องวางบนโต๊ะ XY Table ในตู้ ซึ่งมีพื้นที่จำกัด

ทำไมจึงใช้หุ่นยนต์สลับอุปกรณ์ แล้วตัดสินด้วยค่า Cpk

เราให้หุ่นยนต์สลับกล้อง เลนส์ และไฟ แล้วตัดสินด้วยค่า Cpk เพราะคอขวดของโจทย์คือเวลาทดลองอุปกรณ์ทีละชุดและผู้เชี่ยวชาญที่มีน้อย เครื่องที่ทดลองซ้ำได้ตามลำดับเดิม และสรุปทุกชุดด้วยเกณฑ์เดียวกัน ทำให้การเลือกอุปกรณ์อ้างอิงตัวเลขได้

เครื่องแบ่งเป็นตู้ชั้นบนสำหรับทดสอบ และตู้ชั้นล่างสำหรับชุดควบคุมไฟฟ้า บอร์ดประมวลผล NVIDIA Jetson Xavier ใช้ ROS (Robot Operating System — ชุดซอฟต์แวร์ควบคุมหุ่นยนต์) ควบคุมหุ่นยนต์ทั้งระบบ ขั้นตอนการทำงานมีดังนี้

1. 1

   วางชิ้นงานและกรอกข้อมูล

   ผู้ใช้วางชิ้นงานบนโต๊ะ XY Table ในตู้ชั้นบน แล้วเลือกประเภทการตรวจ กรอกรายละเอียดชิ้นงาน ตำแหน่งกึ่งกลาง และขนาด ผ่านหน้าจอของเครื่อง

2. 2

   หุ่นยนต์จัดกล้อง เลนส์ และไฟส่อง

   เมื่อกด Start แขนหุ่นยนต์ชุดแรกขับกล้องไปที่กึ่งกลางชิ้นงาน ถ่ายภาพ แล้วเปลี่ยนระยะ อีกสองชุดจับไฟส่องและเปลี่ยนรุ่นเลนส์กับไฟ เพื่อให้ได้ภาพจากหลายชุดอุปกรณ์

3. 3

   AI แยกเฉดสีและคำนวณค่า Cpk

   AI แยกกลุ่มเฉดสีของชิ้นงานจากภาพ (Clustering คือการจัดกลุ่มข้อมูลที่คล้ายกัน) แล้วโมดูลสถิติคำนวณค่า Cpk ของแต่ละชุดอุปกรณ์

4. 4

   ออกรายงานและส่งขึ้น Cloud

   เครื่องสรุปชุดอุปกรณ์ 5 อันดับที่ได้ค่า Cpk สูงสุดเป็นรายงาน PDF และส่งรายงานขึ้นระบบ Cloud ได้จากโปรแกรมของเครื่อง

สิ่งที่ส่งมอบ

เราส่งมอบเครื่องต้นแบบ MVDeep 1 เครื่อง พร้อมซอฟต์แวร์ เอกสาร และการถ่ายทอดการใช้งาน รายการหลักมีดังนี้

• ตู้ทดสอบที่มีโต๊ะ XY Table และแขนหุ่นยนต์ 3 ชุด สำหรับจัดตำแหน่งกล้อง จับไฟส่อง และเปลี่ยนเลนส์กับไฟ
• ไฟส่องหลายแบบ ได้แก่ ไฟแท่ง (Bar Light) ไฟวงแหวนหลายมุม (Ring Light) และไฟส่องแนวเดียวกับเลนส์ (Coaxial Light)
• เลนส์ FA (เลนส์งานอุตสาหกรรม) หลายระยะโฟกัส และเลนส์เทเลเซนทริก (Telecentric Lens — เลนส์สำหรับงานวัดที่ลดการเปลี่ยนขนาดภาพตามระยะ)
• ชุดควบคุมไฟฟ้าในตู้ชั้นล่าง และบอร์ด NVIDIA Jetson Xavier ที่ใช้ ROS
• ซอฟต์แวร์รับข้อมูลชิ้นงาน แยกกลุ่มเฉดสี คำนวณค่า Cpk ออกรายงาน PDF และส่งรายงานขึ้น Cloud
• รายงานแผนงาน รายงานความก้าวหน้า รายงานฉบับสมบูรณ์ และคู่มือการใช้งานและบำรุงรักษา

ผลที่ยืนยันได้จากรายงานฉบับสมบูรณ์

รายงานฉบับสมบูรณ์ของโครงการยืนยันผลทดสอบเครื่อง MVDeep 3 ด้าน ได้แก่ ความเร็วในการออกรายงาน การส่งรายงานขึ้น Cloud และความปลอดภัยของตู้ นอกจากผลทดสอบ งานนี้ยังส่งมอบเอกสารและการถ่ายทอดการใช้งานให้บริษัทที่ร่วมโครงการ

• ความเร็ว: เครื่องผ่านเป้าหมายออกรายงาน Cpk ไม่น้อยกว่า 100 รายงานต่อ 8 ชั่วโมง
• การส่งรายงาน: โปรแกรมของเครื่องส่งรายงานขึ้นระบบ Cloud ได้
• ความปลอดภัย: เครื่องมีเซนเซอร์ความปลอดภัย (Safety Sensor) และหยุดทำงานเมื่อเปิดฝาตู้
• เอกสาร: รายงานแผนงาน รายงานความก้าวหน้า รายงานฉบับสมบูรณ์ และคู่มือการใช้งานและบำรุงรักษา
• การถ่ายทอด: เราถ่ายทอดการใช้งานเครื่องให้บริษัทที่ร่วมโครงการ

สิ่งที่เราเรียนรู้

งานนี้ให้หลักการ 3 ข้อสำหรับงานเลือกอุปกรณ์ให้ระบบตรวจด้วยกล้อง

• เลือกอุปกรณ์ด้วยเกณฑ์สถิติเดียวกันทุกชุด แทนการตัดสินจากการดูภาพหรือประสบการณ์ของคน ค่า Cpk ทำให้เทียบกล้อง เลนส์ และไฟหลายชุดบนฐานเดียวกันได้
• เริ่มจากโจทย์ตรวจเดียวที่ชัดเจน งานนี้เริ่มจากการแยกเฉดสี ทำให้กำหนดวิธีวัดผลได้ชัดก่อนขยายไปงานตรวจแบบอื่น
• แยกส่วนที่ทำซ้ำได้ออกจากส่วนที่ต้องค้นหา ตำแหน่งที่กำหนดไว้ล่วงหน้าทำให้เครื่องทดสอบซ้ำได้ตามลำดับเดิม ส่วนการหาตำแหน่งกล้องและไฟให้อัตโนมัติเป็นงานอีกชั้นหนึ่งที่ต้องพัฒนาและทดสอบแยก

นำแนวทางนี้ไปใช้กับงานของคุณได้อย่างไร

ถ้าคุณต้องเลือกกล้อง เลนส์ และไฟส่องให้งานตรวจด้วยกล้องหลายงาน คุณใช้แนวทางเดียวกับเคสนี้ได้ คือทดลองหลายชุดอุปกรณ์ตามลำดับเดิม แล้วเทียบผลด้วยค่า Cpk ส่วนที่ต้องปรับคือเกณฑ์ตรวจ ขนาดชิ้นงาน และวิธีจัดตำแหน่ง เมื่องานของคุณต่างจากการแยกเฉดสี

• เครื่องลักษณะนี้ใช้ทดสอบหาชุดอุปกรณ์ ไม่ใช่เครื่องตรวจชิ้นงานในไลน์ผลิต หลังได้ชุดอุปกรณ์แล้วยังต้องออกแบบระบบตรวจหน้างานแยกต่างหาก
• เตรียมไฟฟ้า ระบบลมอัด และพื้นที่สำหรับเปิดตู้บำรุงรักษา
• แขนหุ่นยนต์มีมอเตอร์หลายตัว ควรมีมอเตอร์สำรองและตรวจระบบไฟฟ้าตามรอบในคู่มือ (ปกติปีละ 1 ครั้ง)