INSPEKTION SERVICES
Machine Vision
ระบบตรวจชิ้นงานด้วยกล้องและการประมวลผลภาพ
Machine Vision คือบริการออกแบบระบบกล้องสำหรับตรวจตำหนิ วัดขนาด อ่านตัวอักษร และนับชิ้นงานบนไลน์ผลิต จุดต่างคือเราออกแบบเองตั้งแต่ระบบแสง เลนส์ และกลไกจับชิ้นงาน ไปจนถึงโปรแกรมและโมเดล AI
ปรึกษาโจทย์ด้าน Machine Vision
งานที่เราช่วยได้
ตรวจตำหนิผิว รูปร่าง และความครบถ้วนของชิ้นส่วน
อ่านตัวอักษรและฉลากด้วย OCR รวมถึงนับชิ้นงานจากภาพ
เหมาะกับโจทย์แบบไหน
- ตรวจตำหนิผิวชิ้นงานด้วยสายตา และผลตรวจต่างกันตามผู้ตรวจ
- ต้องวัดขนาดหรือรูปทรงชิ้นงานจากภาพ และออกรายงานควบคุมคุณภาพ
- ต้องอ่านฉลากหรือนับชิ้นงานบนสายพาน แทนการคีย์หรือนับด้วยมือ
สิ่งที่กำหนดและส่งมอบร่วมกัน
- แบบชุดกล้อง แสง ตำแหน่งตรวจ และการเชื่อมกับเครื่องจักร
- ผลทดสอบกับชิ้นงานและข้อจำกัดของสภาพการตรวจ
- โปรแกรมตรวจ รายงาน และคู่มือใช้งานตามขอบเขต
งานย่อยและรูปแบบการทำงานในหมวดนี้
เลือกรายละเอียดของงานที่ต้องการ ทั้งการออกแบบ พัฒนา ติดตั้ง และดูแล โดยกำหนดขอบเขตให้เหมาะกับโครงการ
Machine Vision
ติดตั้งระบบ AI และ IoT สำหรับโรงงาน
เอกสารขอบเขตงาน (Scope of Work) ระบุจุดติดตั้ง อุปกรณ์ และงานที่ไม่รวม
ดูรายละเอียดงานย่อย ติดตั้งระบบ AI และ IoT สำหรับโรงงานMachine Vision
พัฒนาซอฟต์แวร์และระบบเฉพาะงาน
เอกสารขอบเขตงานและรายการความต้องการ
ดูรายละเอียดงานย่อย พัฒนาซอฟต์แวร์และระบบเฉพาะงานตัวอย่างงานที่เกี่ยวข้อง
โรงงานวัสดุก่อสร้าง
ระบบกล้องตรวจรอยร้าวกระเบื้องหลังคา 2 ไลน์ผลิต
ผู้ผลิตกระป๋องโลหะในไทย
เครื่องตรวจตะเข็บกระป๋องด้วยกล้องและเกจดิจิทัล
ผู้ผลิตฝาขวดพลาสติก
กล้อง AI ตรวจและนับฝาขวดพลาสติกบนสายพาน
ผู้ผลิตชิ้นส่วนยานยนต์ในไทย
กล้อง AI ตรวจชิ้นส่วนครบในถาดจัดชุด
แนวทางดำเนินงาน
- 01
ทดลองถ่ายภาพ
ทดสอบชิ้นงานกับกล้อง เลนส์ และแสงเพื่อดูรายละเอียดที่ต้องตรวจ
- 02
พัฒนาและวัดผล
สร้างวิธีตรวจหรือโมเดล แล้วเทียบผลกับชุดทดสอบที่ตกลง
- 03
เชื่อมเข้าหน้างาน
เชื่อมผลตรวจกับขั้นตอนงาน ทดสอบและอบรมผู้ใช้ก่อนส่งมอบ
เตรียมข้อมูลก่อนคุยกับทีม
- ตัวอย่างชิ้นงานดีและชิ้นงานที่ต้องการคัดออก
- เกณฑ์ตรวจ ความเร็วไลน์ และตำแหน่งติดตั้ง
- ระบบรับผลตรวจและขั้นตอนเมื่อพบชิ้นงานผิดปกติ
เทคโนโลยีที่นำมาใช้ร่วมกันได้
คุยจากโจทย์งานจริงของคุณ
บอกปัญหา ระบบที่ใช้อยู่ และสิ่งที่อยากให้ดีขึ้น เราช่วยสรุปหมวดบริการ ขอบเขตทดลอง และข้อมูลที่ต้องเตรียมก่อนเริ่มงาน

