Anomaly Detection & QC
การตรวจจับความผิดปกติและควบคุมคุณภาพด้วย AI
ตรวจจับข้อบกพร่องและควบคุมคุณภาพแบบเรียลไทม์ด้วยเทคโนโลยี AI
ความแม่นยำในการตรวจจับ
เวลาตอบสนอง
ลดความสูญเสีย
วิธีการตรวจจับความผิดปกติ
การตรวจสอบภาพ
Computer Vision
- • CNN-based Detection
- • Object Detection (YOLO, R-CNN)
- • Semantic Segmentation
- • Edge Detection
Deep Learning
- • Autoencoders
- • VAE (Variational)
- • GAN-based Detection
- • Siamese Networks
วิธีทางสถิติ
Classical Algorithms
- • Z-Score Analysis
- • Isolation Forest
- • One-Class SVM
- • Local Outlier Factor
Time Series
- • ARIMA Models
- • Seasonal Decomposition
- • Prophet Forecasting
- • LSTM Networks
การวิเคราะห์เซนเซอร์
Sensor Fusion
- • Multi-modal Data
- • Kalman Filtering
- • Particle Filters
- • Bayesian Networks
Real-time Processing
- • Stream Processing
- • Edge Computing
- • Apache Kafka
- • Redis Streams
การประยุกต์ใช้ในการควบคุมคุณภาพ
อุตสาหกรรมการผลิต
Surface Defect Detection
ตรวจจับรอยขีดข่วน รอยร้าว และความเสียหายบนพื้นผิว
Dimensional Inspection
ตรวจสอบขนาดและรูปทรงตามมาตรฐาน
Assembly Verification
ตรวจสอบการประกอบและความสมบูรณ์ของผลิตภัณฑ์
อุตสาหกรรมอาหารและยา
Contamination Detection
ตรวจจับสิ่งปนเปื้อนและสารแปลกปลอม
Package Integrity
ตรวจสอบความสมบูรณ์ของบรรจุภัณฑ์
Batch Quality Control
ควบคุมคุณภาพของผลิตภัณฑ์แต่ละล็อต
เทคโนโลยีที่ใช้
Machine Learning
- TensorFlow
- PyTorch
- Scikit-learn
- XGBoost
Computer Vision
- OpenCV
- YOLO
- Detectron2
- MMDetection
การประมวลผล
- Apache Spark
- Kafka Streams
- Redis
- NVIDIA TensorRT
ฮาร์ดแวร์
- Industrial Cameras
- GPU Computing
- Edge Devices
- IoT Sensors
พร้อมปรับปรุงคุณภาพการผลิต?
ปรึกษาผู้เชี่ยวชาญด้านการตรวจจับความผิดปกติและควบคุมคุณภาพ