G
GaugeSnap

🎯 YOLO - You Only Look Once

เทคโนโลยี Object Detection ที่ปฏิวัติวงการ Computer Vision
ด้วยอัลกอริธึมที่ทำงานแบบ Real-time สำหรับการตรวจจับตำแหน่งและขอบเขตของเครื่องมือวัดอย่างแม่นยำและรวดเร็วเป็นพิเศษ

98.5%
ความแม่นยำในการตรวจจับ
ในสภาพแวดล้อมอุตสาหกรรม
120+
FPS ความเร็วการประมวลผล
บน GPU ระดับมืออาชีพ
YOLOv8
เวอร์ชันล่าสุด
ที่ใช้ในระบบของเรา

YOLO คืออะไร?

YOLO (You Only Look Once) คืออัลกอริธึม Object Detection ที่ปฏิวัติวงการ Computer Vision ด้วยความสามารถในการตรวจจับและจำแนกวัตถุหลายชนิดในภาพเดียวได้อย่างแม่นยำและรวดเร็วเป็นพิเศษ โดยต่างจากระบบแบบดั้งเดิมที่ต้องสแกนภาพหลายครั้ง YOLO ทำงานได้ในการประมวลผลเพียงครั้งเดียว ทำให้เหมาะสำหรับการใช้งานแบบ Real-time ในสภาพแวดล้อมอุตสาหกรรมที่ต้องการความเร็วและความแม่นยำสูง

หลักการทำงานของ YOLO

🧠

Single Neural Network

ใช้โครงข่ายประสาทเทียมเพียงตัวเดียว

📐

Grid Division

แบ่งภาพเป็น Grid เพื่อตรวจจับวัตถุ

📦

Bounding Box

กำหนดกรอบครอบวัตถุและความน่าจะเป็น

ข้อดีของ YOLO

⚡

ความเร็วสูง เหมาะสำหรับ Real-time

🎯

ตรวจจับหลายวัตถุในภาพเดียวได้

💾

ใช้ทรัพยากรคอมพิวเตอร์น้อย

YOLO Detection Process

Input Image
1024 x 768 pixels
↓
Grid Division
13x13 or 26x26 grid
↓
Feature Extraction
CNN Backbone
↓
Detection Head
Bounding Box + Class
↓
Output
Detected Gauges

การใช้ YOLO ในการตรวจจับเกจ

ขั้นตอนการทำงานของ YOLO ในระบบ GaugeSnap

1

Gauge Localization

ตรวจหาตำแหน่งของเกจในภาพและกำหนดขอบเขต (Bounding Box)

Output: x, y, width, height coordinates
2

Multi-Gauge Detection

ตรวจจับเกจหลายตัวในภาพเดียว พร้อมระบุประเภทของแต่ละเกจ

Capability: Up to 10 gauges per image
3

Confidence Scoring

ให้คะแนนความเชื่อมั่นสำหรับการตรวจจับแต่ละเกจ

Threshold: >0.85 confidence required
4

ROI Extraction

ตัดภาพเกจออกมาเป็น Region of Interest สำหรับการประมวลผลต่อ

Next Step: CNN Classification

ประวัติการพัฒนา YOLO

YOLOv8
2023 - ปัจจุบัน
Ultralytics

Multi-task Unified Framework

เวอร์ชันที่ใช้ในระบบ GaugeSnap ปัจจุบัน รองรับการทำงานแบบ Multi-task และมี API ที่ใช้งานง่าย

✅ Anchor-Free Design
✅ Python-Native API
✅ Multi-task Support
YOLOv5
2020
Ultralytics

PyTorch Implementation

เปลี่ยนจาก Darknet เป็น PyTorch ทำให้ใช้งานง่ายและยืดหยุ่นมากขึ้น

Model Variants: YOLOv5n (1.9MB), YOLOv5s (14MB), YOLOv5m (42MB), YOLOv5l (90MB), YOLOv5x (166MB)
YOLOv4
2020
Alexey Bochkovskiy

State-of-the-Art Performance

รวม State-of-the-art techniques เข้าด้วยกัน เหมาะสำหรับงานอุตสาหกรรม

mAP: 43.5% (MS COCO), Speed: 65 FPS (Tesla V100)
YOLOv1
2016
Joseph Redmon

Revolutionary Concept

ผู้บุกเบิกแนวคิด "You Only Look Once" ที่เปลี่ยนวงการ Object Detection

ปฏิวัติการ Object Detection ด้วยแนวคิด "Single Shot" เร็วกว่า R-CNN มากมาย

เวอร์ชั่นที่แนะนำสำหรับแต่ละงาน

🏭

Production Ready

YOLO v8s
สำหรับการใช้งานจริงในโรงงาน มี Unified API และ documentation ครบถ้วน
YOLO v5s
มั่นคง เสถียر มี community support ดี เหมาะสำหรับระบบต้องการความน่าเชื่อถือสูง
⚡

High Speed

YOLO v6s
ความเร็วสูงสุด >1000 FPS เหมาะสำหรับการตรวจสอบแบบ real-time
YOLO v5n
สมดุลระหว่างความเร็วและความแม่นยำ เหมาะสำหรับ mobile deployment
🎯

High Accuracy

YOLO v8x
ความแม่นยำสูงสุด เหมาะสำหรับมาตรวัดที่ต้องการความแม่นยำสูง
YOLO v7
สมดุลดี accuracy สูง มี official support ยาวนาน

💡 Tips สำหรับการ Implementation

  • ✓ เริ่มต้นด้วย YOLO v8s สำหรับ proof of concept
  • ✓ ใช้ pre-trained weights แล้ว fine-tune ด้วย gauge dataset
  • ✓ ทดสอบหลาย model size (s, m, l, x) เพื่อหา sweet spot
  • ✓ ปรับ confidence threshold ตาม use case (0.25-0.7)
  • ✓ ใช้ data augmentation เพื่อจำลองสภาวะแสงต่างๆ
  • ✓ Monitor model performance และ update เป็นระยะ

ตัวอย่างการใช้งาน

🏭 โรงงานปิโตรเคมี

Scenario:

กล้อง 1 ตัว ติดตั้งครอบคลุมเกจ 8 ตัว ในห้องควบคุมแรงดัน

Challenge:

เกจมีขนาดและตำแหน่งต่างกัน บางตัวอยู่ไกลจากกล้อง

Solution:

YOLO ตรวจจับเกจทั้งหมดในครั้งเดียว จากนั้นส่งต่อให้ CNN วิเคราะห์แต่ละเกจ

Result:

ประหยัดเวลาจากการตรวจสอบทีละเกจ 480 วินาที เหลือ 3 วินาที

การใช้งาน Python

# YOLOv8 Gauge Detection
from ultralytics import YOLO
import cv2

# Load model
model = YOLO('gauge_detection_v8.pt')

# Load image
image = cv2.imread('factory_gauges.jpg')

# Run detection
results = model(image)

# Process results
for r in results:
    boxes = r.boxes
    for box in boxes:
        # Get coordinates
        x1, y1, x2, y2 = box.xyxy[0]
        confidence = box.conf[0]
        class_id = box.cls[0]
        
        if confidence > 0.85:
            # Extract gauge ROI
            gauge_roi = image[y1:y2, x1:x2]
            
            # Send to CNN for reading
            value = cnn_gauge_reader(gauge_roi)
            
            print(f"Gauge {class_id}: {value}")

พร้อมใช้เทคโนโลยี YOLO แล้วหรือยัง?

ปรึกษาผู้เชี่ยวชาญเพื่อออกแบบระบบตรวจจับเกจที่เหมาะสมกับความต้องการของคุณ

💬 ปรึกษาฟรี 🔍 เทคโนโลยีอื่นๆ ⚙️ วิธีการทำงาน