การศึกษาประสิทธิภาพเชิงเปรียบเทียบของระบบการตรวจจับวัตถุ: กรณีศึกษาการตรวจจับรอยตำหนิบนตัวถังรถยนต์จำลองหลังการพ่นสี

ผู้แต่ง

  • อนันตา สินไชย คณะเทคโนโลยีนวัตกรรมบูรณาการ สถาบันเทคโนโลยีพระจอมเกล้าเจ้าคุณทหารลาดกระบัง
  • ทรงวุฒิ พานิชย์ วิทยาลัยนวัตกรรมการผลิตขั้นสูง สถาบันเทคโนโลยีพระจอมเกล้าเจ้าคุณทหารลาดกระบัง
  • สุทธิดา ยอดอาษา วิทยาลัยนวัตกรรมการผลิตขั้นสูง สถาบันเทคโนโลยีพระจอมเกล้าเจ้าคุณทหารลาดกระบัง

คำสำคัญ:

การเรียนรู้เชิงลึก, โยโล, การวิเคราะห์ภาพ, การตรวจจับรอยตำหนิ, การตรวจสอบผิวตัวถัง

บทคัดย่อ

การศึกษานี้มีวัตถุประสงค์เพื่อประเมินประสิทธิภาพของแบบจำลอง โยโลรุ่นสิบสองเอส ใน การตรวจจับรอยตำหนิบนพื้นผิวตัวถังรถยนต์หลังการพ่นสี โดยรอยตำหนิที่ใช้ในการศึกษาอ้างอิงจากลักษณะที่เกิดขึ้นจริงในกระบวนการผลิต และจำลองขึ้นในระดับห้องปฏิบัติการจำนวน 75 ชิ้น จากนั้นถ่ายภาพทั้ง 75 ชิ้น และปรับเปลี่ยนรูปร่างหรือการจัดวางเพื่อเพิ่มจำนวนภาพเป็น 150 ภาพ ภาพทั้งหมดถูกทำป้ายกำกับและนำมาใช้สำหรับการฝึกสอนและทดสอบแบบจำลอง โยโลรุ่นสิบสองเอส ซึ่งให้ค่าเฉลี่ยของความเที่ยงที่ 0.886 นอกจากนี้ การศึกษานี้เปรียบเทียบประสิทธิภาพของ โยโลรุ่นสิบ สองเอส กับ โยโลรุ่นห้าเอส และซอฟต์แวร์การเรียนรู้เชิงลึกเชิงพาณิชย์ ได้แก่ ซอฟต์แวร์ซีร่า และซอฟต์แวร์ซีบร้าโอโรร่าวิชั่น การประเมินผลดำเนินการภายใต้เงื่อนไขเดียวกัน โดยใช้ตัวชี้วัดความแม่น ความเที่ยง ความสามารถในการตอบถูก และ F1-score ผลการทดลองพบว่า โยโลรุ่นสิบสองเอส ให้ค่าความสามารถในการตอบถูก สูงสุดที่ร้อยละ 95.2 และค่า F1-score ที่ร้อยละ 88.9 ซึ่งเป็นค่าที่ดีที่สุดในกลุ่มโอเพ่นซอร์ส และมีประสิทธิภาพใกล้เคียงกับซอฟต์แวร์ซีร่า ขณะที่ซอฟต์แวร์ซีบร้าโอโรร่าวิชั่น แสดงประสิทธิภาพโดยรวมที่น่าสนใจด้วยค่า F1-score เท่ากับร้อยละ 95.8 อย่างไรก็ตามแบบจำลอง ทั้งหมดยังมีข้อจำกัดในการตรวจจับรอยตำหนิที่มีขนาดเล็กหรือถูกบดบังด้วยชั้นสีเคลือบและสีไม่สม่ำเสมอ การศึกษานี้ชี้ให้เห็นว่าโยโลรุ่นสิบสองเอส มีศักยภาพในการเป็นทางเลือกที่มีต้นทุนต่ำและมีประสิทธิภาพสำหรับการตรวจสอบรอยตำหนิบนพื้นผิวตัวถัง และควรมีการพัฒนาต่อยอดเพื่อรองรับการใช้ในแบบเวลาจริงในสายการผลิต

เอกสารอ้างอิง

A. Saberironaghi, J. Ren, and M. ElGindy, “Defect detection methods for industrial products using deep learning techniques: a review,” Algorithms, vol. 16, no. 2, p. 95, February. 2023.

W. Liqun, W. Jiansheng, and W. Dingjin, “Research on vehicle parts defect detection based on deep learning,” in 2 nd International Symposium on Big Data and Applied Statistics (ISBDAS2019), Dalian, 2019, pp. 1-11.

H.-I. Lin and F. S. Wibowo, “Image data assessment approach for deep learning-based metal surface defectdetection systems,” IEEE Access, vol. 9, pp. 47621-47638, March. 2021.

Y.-T. Chang, W. K. T. M. Gunarathne, and T. K. Shih, “Deep learning approaches for dynamic object understanding and defect detection,” Journal of Internet Technology, vol. 21, no. 3, pp. 783-790, May. 2020.

Z. Jiang, X. Hu, and S. Wang, “Image classification of car paint defect detection based on convolutional neural networks,” in the 2 nd International Conference on Robotics, Automation and Intelligent Control (ICRAIC 2022), Changsha, 2022, pp. 1-8.

J. Zhang, J. Xu, L. Zhu, K. Zhang, T. Liu, D. Wang, and X. Wang, “An improved MobileNet-SSD algorithm for automatic defect detection on vehicle body paint,”Multimedia Tools and Applications, vol. 79, pp. 23367-23385, June. 2020.

F. Chang, M. Liu, M. Dong, and Y. Duan, “A mobile vision inspection system for tiny defect detection on smooth carbody surfaces based on deep ensemble learning,” Measurement Science and Technology, vol. 3 0, no. 12, p. 125905, September. 2019.

F. Chang, M. Dong, M. Liu, L. Wang, and Y. Duan, “A lightweight appearance quality assessment system based on parallel deep learning for painted car body,” IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, vol. 69, no. 8, pp. 5298-5307, August. 2020.

I. Konovalenko, P. Maruschak, V. Brevus, and O. Prentkovskis, “Recognition of scratches and abrasions on metal surfaces using a classifier based on a convolutional neural network,” Metals, vol. 11, no. 4, p. 549, March. 2021.

H. Huang and K. Zhu, “Automotive parts defect detection based on YOLOv7,” Electronics, vol. 13, no. 10, p. 1817, May. 2024.

X. Tao, D. Zhang, W. Hou, W. Ma, and D. Xu, “Industrial weak scratches inspection based on multifeature fusion network,” IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, vol. 70, p. 5000514, September. 2020.

L. Yao, Y. Wan, M. Yao, and B. Xu, “Detecting fine scratches on smooth surfaces with multiscale wavelet representation,” Measurement Science and Technology, vol. 2 3 , no. 8 , p. 085603, June. 2012.

H. Marko, L. Jelečević, and G. Gledec, “A comparative study of YOLOv5 models performance for image localization and classification,” in Proceedings of the Central European Conference on Information and Intelligent Systems, Dubrovnik, 2022, pp. 349-356.

R. Usamentiaga, D. G. Lema, O. D. Pedrayes, and D. F. Garcia, “Automated surface defect detection in metals: a comparative review of object detection and semantic segmentation using deep learning,” IEEE Transactions on Industry Applications, vol. 5 8, no. 3 , pp. 4203-4213, May-June. 2022.

Y. Tian, Q. Ye, and D. Doermann, “YOLOv12: Attention-centric real-time object detectors,” 2 0 2 5 , arXiv: 2502.12524.

C C. K. Loo, S. Boonsang, T. Sasisaowapak, S. Chuwongin, T. Tongloy, S. Nahavandi, and K. W. Wong, “CiRA CORE: a low code platform that makes AI work for industry 4.0,” in 2024 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC), Sarawak, 2024, pp. 1187-1188.

C. Chousangsuntorn, T. Tongloy, S. Chuwongin, and S. Boonsang, “Classification model of optical character recognition failures in unrecovered slider serial numbers in hard disk drive manufacturing and image capture processes,” in Thirteenth International Conference on Signal Processing Systems (ICSPS 2021), Shanghai, 2022.

R. Alonso, G. Noce, V. Cutrona, and D. R. Recupero, “Extending asset lifespan through data augmentation-assisted quality control,” IFAC-PapersOnLine, vol. 58, no. 8, pp. 73-78, September. 2024.

P. Prusaczyk, W. Kaczmarek, J. Panasiuk, and K. Besseghieur, “Integration of robotic arm and vision system with processing software using TCP/IP protocol in industrial sorting application,” in Proceedings of the 15th Conference on Computational Technologies in Engineering, Jora Wielka, 2019, pp. 020032-1-020032-8.

A. Boonrod, P. Piyaprapaphan, N. Kittipongphat, D. Theerakulpisut, and A. Boonrod, “Deep learning for osteoporosis screening using an anteroposterior hip radiograph image,” European Journal of Orthopaedic Surgery & Traumatology, vol. 3 4, pp. 3045-3051, August. 2024.

J. Nalepa, M. Czardybon, and M. Walczak, “Real-time lung segmentation from whole-body CT scans using Adaptive Vision Studio: a visual programming software suite,” in RealTime Image and Video Processing 2018, Orlando, 2018.

S. Jantawong, K. Saninjak, T. Tikapunya, and J. Jomfong, “Image detection of GT pesticide test kit results in organic agricultural products using the CiRACORE deep learning model,” International Journal of Science and Innovative Technology, vol. 7, no. 2, pp. 86-99, October. 2024.

K. Radlak, M. Frackiewicz, M. Szczepanski, M. Kawulok, and M. Czardybon, “Adaptive Vision Studio – Educational tool for image processing learning,” in 2015 IEEE Frontiers in Education Conference (FIE), El Paso, 2015, pp. 1-8.

P. Domingos, “A few useful things to know about machine learning,” Communications of the ACM, vol. 55, no. 10, pp. 78-87, October. 2012.

I. Goodfellow, B. Yoshua, and A. Courville, Deep Learning, Cambridge, MA, USA: MIT Press, 2016.

C. Sun, A. Shrivastava, S. Singh, and A. Gupta, “Revisiting unreasonable effectiveness of data in deep learning era,” in 2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), Venice, 2017, pp. 843-852.

P. Bergmann, M. Fauser, D. Sattlegger, and C. Steger, “MVTec AD — A comprehensive real-world dataset for unsupervised anomaly detection,” in 2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), Long Beach, 2019, pp. 9584-9592.

D. Krstinić, M. Braović, L. Šerić and D. Božić-Štulić, “Multi-label classifier performance evaluation with confusion matrix,” in International Conference on Soft Computing, Artificial Intelligence and Machine Learning (SAIM 2020) , Copenhagen, 2020, pp. 1-14.

R. Islam, Z. H. Zamil, E. Rayed, M. Kabir, M. F. Mridha, S. Nishimura, and J. Shin, “Deep learning and computer vision techniques for enhanced quality control in manufacturing processes,” IEEE Access, vol. 1 2, pp. 121449-121479, September. 2024.

ดาวน์โหลด

เผยแพร่แล้ว

2025-06-30

รูปแบบการอ้างอิง

สินไชย อ., พานิชย์ ท., & ยอดอาษา ส. (2025). การศึกษาประสิทธิภาพเชิงเปรียบเทียบของระบบการตรวจจับวัตถุ: กรณีศึกษาการตรวจจับรอยตำหนิบนตัวถังรถยนต์จำลองหลังการพ่นสี. วารสารวิชาการเทคโนโลยีอุตสาหกรรม : มหาวิทยาลัยราชภัฏสวนสุนันทา, 13(1), 65–79. สืบค้น จาก https://ph01.tci-thaijo.org/index.php/fit-ssru/article/view/261262

ฉบับ

ประเภทบทความ

บทความวิจัย