การตรวจจับสิ่งเจือปนในของเหลวด้วยระบบมองเห็นของเครื่องจักร

การตรวจจับสิ่งเจือปนในของเหลวเป็นหัวใจสำคัญของการควบคุมคุณภาพในอุตสาหกรรมต่าง ๆ ซึ่งแม้แต่สิ่งปนเปื้อนในระดับเล็กน้อยก็อาจทำให้เกิดปัญหาด้านความปลอดภัยของผลิตภัณฑ์ ประสิทธิภาพการทำงาน หรือความน่าเชื่อถือจากผู้บริโภคได้ วิธีการตรวจสอบแบบดั้งเดิมที่พึ่งพาการสังเกตด้วยสายตาของมนุษย์มีข้อจำกัดในตัวเอง ได้แก่ ความช้า ใช้แรงงานมาก และมีแนวโน้มเกิดข้อผิดพลาดจากความไม่แน่นอน โดยความแม่นยำจะลดลงเมื่อเวลาผ่านไปเนื่องจากความเหนื่อยล้า ในทางตรงกันข้าม เทคโนโลยีระบบภาพ (machine vision) ได้กลายเป็นทางออกที่เปลี่ยนแปลงกระบวนการทำงาน โดยมีความสามารถในการตรวจจับที่รวดเร็ว มีความสม่ำเสมอและแม่นยำ ซึ่งสามารถตอบสนองความต้องการอันเข้มงวดของกระบวนการผลิตและแปรรูปในยุคปัจจุบันได้

1. หลักการสำคัญ

ประสิทธิภาพของระบบภาพในการตรวจจับสิ่งเจือปนในของเหลวขึ้นอยู่กับสองกระบวนการที่เชื่อมโยงกัน ได้แก่ การรับภาพ (image acquisition) และการประมวลผลภาพ (image processing) ทั้งสองขั้นตอนนี้ร่วมกันแปลงข้อมูลภาพดิบให้กลายเป็นข้อมูลเชิงปฏิบัติการเกี่ยวกับการมีอยู่ของสิ่งเจือปน ขนาด และประเภทของสิ่งเจือปน

การเก็บภาพ

แก่นหลักของการรับภาพคือการใช้ระบบแสงและอุปกรณ์ถ่ายภาพที่ทำงานร่วมกันอย่างเหมาะสม ซึ่งถูกออกแบบมาเพื่อรับมือกับความท้าทายเฉพาะตัวที่เกิดจากของเหลวใสหรือกึ่งใส แสงมีความสำคัญอย่างยิ่งในการสร้างความแตกต่างของแสงและเงาของสิ่งเจือปนกับพื้นหลังของของเหลวนั้น การใช้แสงจากด้านหลัง โดยทั่วไปใช้หลอด LED ที่ให้ความเข้มสูง มักถูกนำมาใช้กับของเหลวที่มีความใส โดยการวางแหล่งกำเนิดแสงไว้ด้านหลังภาชนะบรรจุของเหลว สิ่งเจือปนที่บล็อกหรือกระเจิงแสงจะปรากฏเป็นจุดมืดที่ชัดเจนบนพื้นหลังที่สว่าง ส่วนสิ่งปนเปื้อนบนพื้นผิวหรือผนังภาชนะนั้น มักนิยมใช้แสงข้าง เพราะจะช่วยสร้างเงาที่ทำให้ลักษณะความไม่สม่ำเสมอเด่นชัดขึ้น

การประมวลผลภาพ

เมื่อได้รับภาพแล้ว ขั้นตอนการประมวลผลด้วยอัลกอริทึมจะช่วยแยกข้อมูลที่มีความหมายออกมาผ่านสามขั้นตอนหลัก ขั้นตอนแรกคือการเตรียมภาพ (Pre-processing) เพื่อเพิ่มคุณภาพของภาพ โดยการกรองสัญญาณรบกวน (เช่น ตัวกรองแบบเกาส์เซียนช่วยลดความหยาบของภาพ) และการปรับปรุงความคมชัดของภาพ (เช่น การปรับฮิสโตแกรม) เพื่อเน้นความแตกต่างระหว่างสิ่งเจือปนและของเหลวให้ชัดเจนยิ่งขึ้น จากนั้นขั้นตอนการแบ่งแยกภาพ (Segmentation) จะแยกสิ่งเจือปนออกจากพื้นหลัง โดยวิธี Thresholding ซึ่งเป็นเทคนิคง่ายแต่มีประสิทธิภาพ จะจัดประเภทพิกเซลเป็น "สิ่งเจือปน" หรือ "พื้นหลัง" ตามค่าความเข้ม ในสถานการณ์ที่ซับซ้อน เช่น สิ่งเจือปนกลมกลืนกับของเหลว การตรวจจับขอบภาพ (เช่น อัลกอริทึม Canny) จะช่วยระบุการเปลี่ยนแปลงของความเข้มอย่างชัดเจน เพื่อสร้างเส้นโครงร่างของมลภาวะ

2. การใช้งานในอุตสาหกรรม

ความหลากหลายในการใช้งานของระบบการมองเห็นด้วยเครื่องจักร (Machine vision) ได้ทำให้มันกลายเป็นสิ่งจำเป็นในทุกภาคส่วนที่ต้องการความบริสุทธิ์ของของเหลวเป็นหลัก

ในอุตสาหกรรมยา ความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องมีความรุนแรงเป็นพิเศษ: สิ่งเจือปนในยาฉีด เช่น สะเก็ดแก้วจากหลอดยา หรืออนุภาคยางจากฝาปิด อาจก่อให้เกิดอันตรายร้ายแรงต่อผู้ป่วย ระบบการมองเห็นด้วยเครื่องจักร (Machine vision systems) ที่ติดตั้งรวมเข้ากับสายการผลิต จะทำการตรวจสอบแต่ละหน่วยแบบเรียลไทม์ และปฏิเสธการผลิตที่ปนเปื้อนก่อนที่จะถึงมือผู้บริโภค สิ่งนี้ไม่เพียงแต่ช่วยให้มั่นใจได้ว่าเป็นไปตามมาตรฐานการกำกับดูแลที่เข้มงวด แต่ยังช่วยลดความเสี่ยงที่จะเกิดการเรียกคืนสินค้าที่มีค่าใช้จ่ายสูงและชื่อเสียงที่เสียหาย

อุตสาหกรรมอาหารและเครื่องดื่มพึ่งพาการมองเห็นด้วยเครื่องจักรในการปกป้องคุณภาพและรสชาติของผลิตภัณฑ์ ตัวอย่างเช่น ในกระบวนการผลิตน้ำผลไม้ ระบบสามารถตรวจจับเมล็ดพันธุ์หรือชิ้นส่วนเปลือกผลไม้ รวมถึงสิ่งแปลกปลอมที่ยังหลงเหลืออยู่หลังการแปรรูปขั้นต้น ในกระบวนการหมักเบียร์ ระบบสามารถตรวจพบก้อนยีสต์หรือตะกอนในเบียร์ เพื่อรักษาความใสและรสชาติ ด้วยการรักษาความสม่ำเสมอ ระบบเหล่านี้จึงช่วยรักษายี่ห้อและตอบสนองความคาดหวังของผู้บริโภคในเรื่องความปลอดภัย

ในภาคเคมีภัณฑ์ โดยเฉพาะการใช้งานที่ต้องการความบริสุทธิ์สูง เช่น เคมีภัณฑ์เกรดอิเล็กทรอนิกส์ ระบบการมองเห็นด้วยเครื่องจักรช่วยป้องกันข้อบกพร่องที่อาจสร้างความเสียหายมหาศาล แม้แต่สิ่งเจือปนในปริมาณน้อยที่สุดในสารเคมีที่ใช้ในการผลิตเซมิคอนดักเตอร์ก็สามารถรบกวนการทำงานของวงจรได้ ระบบการมองเห็นด้วยเครื่องจักรตรวจสอบถังเก็บและท่อส่ง ทำให้มั่นใจว่าสามารถตรวจจับสิ่งปนเปื้อนได้ตั้งแต่แรกเริ่ม ลดของเสีย และปกป้องกระบวนการผลิตที่ละเอียดอ่อน

3. ปัญหา และ วิธี แก้ไข

แม้จะมีข้อดีมากมาย แต่ระบบการมองเห็นด้วยเครื่องจักรยังคงต้องเผชิญกับอุปสรรคในแอปพลิเคชันจริง ซึ่งแต่ละปัญหามีนวัตกรรมเฉพาะทางเข้ามาแก้ไข

ของเหลวที่มีความหนืดสูง เช่น น้ำเชื่อมหรือน้ำมัน มีความท้าทายเฉพาะตัว: สิ่งเจือปนเคลื่อนที่ช้าหรือยึดติดกับผนังภาชนะ ทำให้แยกแยะได้ยากขึ้น แสงขั้นสูง เช่น แสงโครงสร้าง (structured light) จะฉายลวดลายลงไปบนของเหลว และการวิเคราะห์รูปแบบที่บิดเบี้ยวช่วยเปิดเผยสิ่งปนเปื้อนที่มองไม่เห็น สำหรับของเหลวที่ใสเป็นพิเศษ การถ่ายภาพหลายช่วงคลื่นความยาว (multi-spectral imaging) ซึ่งใช้ช่วงคลื่นที่เกินแสงที่ตามองเห็น ช่วยเพิ่มความคมชัด โดยอาศัยคุณสมบัติการดูดกลืนแสงที่แตกต่างกันของสิ่งเจือปน

4. สรุป

ระบบการมองเห็นของเครื่องจักรได้มีการปฏิวัติวงการของการตรวจจับสิ่งเจือปนในของเหลว โดยนำเสนอวิธีการตรวจจับที่มีความแม่นยำ สูงและรวดเร็ว รวมถึงมีความเป็นกลาง โดยอาศัยหลักการในการรับภาพ ประมวลผล และวิเคราะห์ภาพ ทำให้ระบบดังกล่าวได้รับการนำไปใช้ในหลากหลายอุตสาหกรรม เช่น อุตสาหกรรมยา อุตสาหกรรมอาหารและเครื่องดื่ม รวมถึงอุตสาหกรรมเคมีภัณฑ์ แม้ว่าจะต้องเผชิญกับความท้าทายหลายประการ เช่น คุณสมบัติของของเหลวที่มีความซับซ้อน สิ่งเจือปนที่มีขนาดเล็ก และความต้องการในการผลิตที่มีความเร็วสูง แต่ก็มีการพัฒนาแนวทางแก้ไขปัญหาต่าง ๆ ขึ้น เช่น เทคนิคการส่องสว่างและการถ่ายภาพขั้นสูง อัลกอริทึมในการประมวลผลภาพที่ได้รับการปรับปรุง และฮาร์ดแวร์ประสิทธิภาพสูง ในอนาคต ความสามารถของระบบการมองเห็นของเครื่องจักรในการตรวจจับสิ่งเจือปนในของเหลวจะได้รับการเสริมสร้างเพิ่มเติมจากการผสานรวมกับเทคโนโลยีอินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่ง (IoT) การพัฒนาอัลกอริทึมที่มีความชาญฉลาดมากยิ่งขึ้น และการลดขนาดของอุปกรณ์ลง ซึ่งจะช่วยส่งเสริมให้เกิดคุณภาพผลิตภัณฑ์ที่ดีขึ้น ความปลอดภัยที่เพิ่มขึ้น และกระบวนการผลิตที่มีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น