การประมวลผลภาพด้วยกล้องเป็นหนึ่งในเทคนิคที่ได้รับความนิยมในการใช้งานด้านกิจการอุตสาหกรรม เนื่องจากกล้องถูกจำลองมาจากการทำงานดวงตาของมนุษย์และเพื่อให้สามารถทำงานได้ด้วยความรวดเร็วและแม่นยำ จึงมีการพัฒนาเทคนิคและเทคโนโลยีมากมายเพื่อสนับสนุนศักยภาพของกล้องให้ครอบคลุมการทำงาน เช่น ระบบสมองกลฝังตัว การเชื่อมต่อเครือข่าย หรือการทำงานร่วมกับ AI ซึ่งตอบรับการทำงานในยุค 4.0 ได้เป็นอย่างดี
ปัจจุบันวงการอุตสาหกรรมได้นำเอาเทคโนโลยีการนำการประมวลผลภาพในรูปแบบต่าง ๆ มาใช้มากขึ้น เนื่องจากนโยบายการสนับสนุนอุตสาหกรรม 4.0 ซึ่งมุ่งเน้นให้ระบบและอุปกรณ์ทั้งหลายสามารถทำงานได้เองอัตโนมัติ มีการติดตามผล และตัดสินใจด้วยการใช้งาน AI ซึ่งการพัฒนาของเทคโนโลยีประมวลผลภาพ ถือเป็นส่วนหนึ่งของการปรับปรุงภาคส่วนที่มีความสำคัญในโรงงานอุตสาหกรรมที่ต้องการเปลี่ยนผ่านสู่อุตสาหกรรม 4.0 หรือการทำอุตสาหกรรมเพื่อแข่งขันในตลาดนานาชาตินั่นเอง
อุตสาหกรรมยุคใหม่มีพื้นฐานจากการใช้เซนเซอร์จำนวนมากเพื่อทำการวัดค่าหรือประสิทธิภาพต่าง ๆ ภายใต้หน้าที่และขอบเขตความสามารถของเซนเซอร์นั้น ๆ จากนั้นอาจจะมีการประมวลผลที่ตัวเซนเซอร์เองหรือการส่งค่าผลลัพธ์ไปประมวลผลต่อที่เครื่องเซิร์ฟเวอร์ หรือการส่งข้อมูลผ่านระบบอินเตอร์เน็ตไปยังคลาวด์เพื่อการประมวลผลและเก็บข้อมูล โดยเซนเซอร์จะทำงานควบคู่กับระบบอัตโนมัติหรือระบบอุตสาหกรรมแบบ 4.0 โดยเทคโนโลยีการประมวลผลภาพเบื้องต้นที่นิยมใช้ในระบบอัตโนมัติ ได้แก่ การใช้กล้องเพื่อการตรวจจับวัตถุและการรู้จำวัตถุนั้น เช่น การตรวจจับบุคคล การตรวจจับใบหน้าคน การตรวจจับวัตถุสิ่งของที่สนใจ การรู้จำบุคคลสามารถแยกได้ว่าบุคคลในภาพเป็นใคร หรือใช้ในการรู้จำวัตถุว่าวัตถุเหล่านั้นคืออะไร เทคนิคเหล่านี้จะถูกนำไปประยุกต์เข้ากับงานในอุตสาหกรรมหลากหลายรูปแบบ อาทิ การนำไปใช้ในงานด้านความปลอดภัย โดยการทำการรู้จำเพื่อกำหนดสิทธิการเข้าถึง (Authorization) การยืนยันตัวตน (Identification) หรือการติดตาม (Tracking) บุคคลต่าง ๆ เพื่อศึกษาและเก็บข้อมูลเชิงพฤติกรรม หรือการนำไประบุตำแหน่งเพื่อคัดแยกสินค้าที่ต้องการโดยให้กล้องจับตำแหน่งก่อนส่งพิกัดให้แขนกลหยิบวัสดุชิ้นนั้นออกมา รวมถึงการสร้างเส้นทางให้หุ่นยนต์เคลื่อนที่ไปส่งวัสดุจากเดิมที่ใช้การตีเส้นบนพื้นและใช้เซนเซอร์ประเภท Infrared ในการหาเส้นทางก็มีการเปลี่ยนเป็นการตีเส้นบนเพดานแล้วใช้กล้องในการตรวจจับเส้นทางเพื่อให้หุ่นยนต์สามารถไปส่งของตามจุดต่างๆ จะเห็นได้ว่าการประมวลผลภาพเริ่มถูกนำมาใช้อย่างแพร่หลายในโรงงานอุตสาหกรรม เพื่อตอบโจทย์การทำงานอุตสาหกรรมสมัยใหม่ที่ต้องการลดความสูญเสียได้อย่างมีประสิทธิภาพ
เพื่อให้กล้องแสดงผลได้อย่างใกล้เคียงหรือมีรายละเอียดเทียบเท่ากับความต้องการในการใช้งานจริง กล้องต้องประกอบไปด้วยเลนส์ เซนเซอร์และการออกแบบ Software ที่จะทำหน้าที่ควบคู่ไปด้วยอย่างเหมาะสมเพื่อประมวลผลและสร้างภาพแบบดิจิทัลให้ตรงกับเงื่อนไขการใช้งาน จึงได้มีการนำเอาเทคนิคหรืออัลกอริธึมต่าง ๆ มาประยุกต์ใช้งานกับกล้องในรูปแบบของภาพนิ่งหรือภาพเคลื่อนไหว เพื่อนำไปใช้แก้ไขปัญหาต่างๆ เช่น การคัดแยกสี การคัดแยกขนาดวัตถุและการระบุพิกัดวัตถุไม่ว่าจะในขั้นตอนใดองกิจการอุตสาหกรรม ซึ่งกล้องเหล่านี้สามารถตรวจจับวัตถุที่เคลื่อนที่ผ่านด้วยความรวดเร็วได้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อทำงานร่วมกับ AI ที่มีการเรียนรู้ภาพจำนวนมากจะสามารถตรวจสอบได้อย่างแม่นยำและรวดเร็วมากขึ้น รวมถึงมีความเข้าใจในความคลาดเคลื่อนที่อาจเกิดขึ้นได้ ทำให้สามารถลดความสูญเสีย และสิ่งที่สำคัญที่สุด การเก็บข้อมูลหรือ Log ของกิจกรรมที่เกิดขึ้นในทุกกิจกรรมที่กล้องมีส่วนเกี่ยวข้องได้อย่างละเอียดและต่อเนื่อง
เมื่อข้อมูลมีปริมาณมากขึ้นและมีความหลากหลาย การนำข้อมูลไปวิเคราะห์เพื่อหาข้อมูลที่มีประโยชน์ทำให้เกิดผลลัพธ์ที่สามารถกลับมาพัฒนาบริษัทให้ก้าวไปต่อหรือการนำข้อมูลดังกล่าวไปทำการค้าซึ่งเป็นการสร้างมูลค่าให้บริษัท ซึ่งในยุคปัจจุบันข้อมูลถือเป็นสินทรัพย์ที่มีมูลค่าชนิดหนึ่งและการสร้างสินทรัพย์จากข้อมูลจำนวนมากจากการประมวลผลภาพถือว่าเป็นการสร้างมูลค่าจากต้นทุนที่ต่ำนั่นเอง ยกตัวอย่างกรณีของโรงงานอาหารและเครื่องดื่มที่สามารถลดการปนเปื้อนจากเชื่อ E.Coli ลงได้เกือบ 100% เป็นผลมาจากการใช้ Machine Vision ตรวจจับการปนเปื้อน รวมถึงการสืบค้นข้อมูลที่ถูกบันทึกไว้เพื่อวิเคราะห์หาสาเหตุและที่มาของการปนเปื้อนเพื่อแก้ไข ซึ่งเป็นทั้งการเพิ่มคุณภาพและลดค่าใช้จ่ายในกระบวนการผลิตในเวลาเดียวกัน
การใช้ระบบเซนเซอร์เพื่อตรวจจับข้อมูลรวมนั้นเป็นหนึ่งในพื้นฐานของอุตสาหกรรมยุคใหม่ที่สามารถทำงานแบบ Real-Time ตรวจสอบข้อมูลได้อย่างแม่นยำ แต่ปัญหาหลักในยุคปัจจุบันโดยเฉพาะประเทศยุค 2.5 อย่างประเทศไทย คือ ราคา โดยมากแล้วความเที่ยงตรงของเซนเซอร์ที่การที่โรงงานอุตสาหกรรมมักแปรผันตามราคา หรือจะบอกว่ายิ่งแพงยิ่งดีก็ได้ ในขณะเดียวกันบางระบบมีการใช้ทรัพยากรที่เกินความจำเป็น เช่น การใช้เซนเซอร์วัดสีของสินค้าที่ผ่านสายพานเพื่อจำแนกประเภทก่อนทำการคัดแยก เซนเซอร์ที่ใช้นั้นมีราคาสูงเพื่อตรวจจับสี 1 สีต่อเซนเซอร์ 1 ชิ้น ซึ่งในกรณีนี้การประมวลผลภาพดิจิตัลที่มีพื้นฐานจากการใช้กล้องสามารถตอบโจทย์ได้ดีกว่า เนื่องจากข้อมูลภาพถือว่ามีข้อมูลที่เยอะและหลากหลาย โดยที่กล้องถือเป็นอีกหนึ่งเซนเซอร์ที่มีราคาถูกทำให้ปัญหานี้สามารถแก้ไขได้ในฐานะทางเลือกที่มีประสิทธิภาพ เพราะกล้องสามารถแสดงสีได้ครบเสมือนสายตามนุษย์จำแนกและยังสามารถยกระดับความสามารถให้มีประสิทธิภาพสูงยิ่งกว่าได้อีกด้วย ทำให้ปัจจุบันกล้องมีบทบาทในการนำมาใช้งานเป็นเซนเซอร์ที่สำคัญเพื่อพัฒนาเป็นระบบอัตโนมัติสำหรับอุตสาหกรรมยุคใหม่
ไม่ว่าจะมีข้อดีมากมายเพียงใดกล้องนั้นยังคงมีจุดอ่อนสำคัญ คือ ปริมาณแสงซึ่งมีผลโดยตรงต่อการรับรู้และตัดสินข้อมูล ในสภาวะที่สามารถตรวจจับแสงได้น้อย การประมาณค่าของกล้องจะไม่สามารถทำได้อย่างมีประสิทธิภาพ หากมีแสงน้อยหรือมีปัจจัยที่ส่งผลต่อการรับแสงจะทำให้นำข้อมูลในการประมวลผลภาพมีความยากลำบากหรือผิดพลาดได้ ดังนั้นในการใช้งานจึงต้องมีการควบคุมสภาพแสงให้เหมาะสม ซึ่งการก่อกวนแสงนี้รวมถึงปัจจัยอื่น ๆ ที่ทำให้มีปัญหาต่อการประมวลภาพ อาทิ สิ่งรบกวนที่เกิดขึ้นภายในภาพ (Noise) ความชื้นที่อาจทำให้แสงหักเหได้ เป็นต้น
การใช้งานเทคโนโลยีกล้องในการตรวจจับและประมวลผลกลายเป็นอีกหนึ่งทางเลือกสำหรับการก้าวเข้าสู่อุตสาหกรรม 4.0 หรือ Digital Transformation ซึ่งมีการทำงานที่ครอบคลุมสามารถประยุกต์และปรับเปลี่ยนได้ตามการใช้งานที่ต้องการ นอกจากนี้ยังสามารถทำงานร่วมกับ Software หรือ AI เพื่อให้การทำงานสามารถเข้าถึงข้อมูลได้มากที่สุดจากการใช้งานกล้องสร้างประสิทธิภาพและความคุ้มค่าในการทำงานที่สอดรับกับการเปลี่ยนแปลงของเทรนด์โลก
บทความโดย:
จตุรนต์ เงินพลับพลา
อาจารย์วิจัยด้านวิศวกรรมระบบควบคุมและการประมวลผลภาพดิจิทัล ศูนย์ความเชี่ยวชาญการบูรณาการระบบอัจฉริยะ สถาบันเทคโนโลยีไทย-ญี่ปุ่น
อ้างอิง:
Visiononline.org/blog-article.cfm/Machine-Vision-Grows-Within-the-Food-and-Beverage-Industry/135
