ການຝຶກຝົນລະບົບການກວດສອບດ້ວຍການເບິ່ງເຫັນສຳລັບເສັ້ນຜະລິດຕະພັນໃໝ່.

ຂ້ອຍຂໍເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍຄວາມຊື່ສັດ. ການເພີ່ມແຖວຜະລິດຕະພັນໃໝ່ເປັນເຫດການທີ່ດີ, ແຕ່ກໍອາດຈະນຳມາເຖິງບັນຫາທີ່ເຈັບປວດ. ລະບົບການສອບສອງທັດສະນະພາບຂອງທ່ານບໍ່ຮູ້ຈັກຊິ້ນສ່ວນໃໝ່ເຫຼົ່ານີ້. ມັນຍັງບໍ່ຮູ້ວ່າອັນໃດເປັນຊິ້ນສ່ວນທີ່ດີ ຫຼື ຊິ້ນສ່ວນທີ່ບໍ່ດີ. ທ່ານຈຳເປັນຕ້ອງສອນມັນ. ຖ້າທ່ານເຮັດວິທີນີ້ຜິດ, ທ່ານຈະໄດ້ຮັບຜົນໄດ້ຮັບເປັນການປະຕິເສດທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ, ການຂາດການຄົ້ນພົບຂໍ້ບົກຜ່ອງ, ແລະ ພະນັກງານທີ່ຮູ້ສຶກເຄີຍຍຸ່ງຍາກ. ຂ່າວດີກໍຄືວ່າ, ການຝຶກອົບຮົມລະບົບການສອບສອງທັດສະນະພາບສາມາດເຮັດໄດ້ຢ່າງໄວ ແລະ ບໍ່ເປັນບັນຫາ ຖ້າທ່ານປະຕິບັດຕາມຂັ້ນຕອນທີ່ຖືກຕ້ອງ.

ການກຽມຕົວເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍການເກັບຕົວຢ່າງ

ກ່ອນທີ່ທ່ານຈະເລີ່ມໃຊ້ລະບົບ, ທ່ານຕ້ອງເກັບຕົວຢ່າງຂອງທ່ານກ່ອນ. ນີ້ແມ່ນຂັ້ນຕອນທີ່ສຳຄັນທີ່ສຸດ, ແຕ່ກໍເປັນຂັ້ນຕອນທີ່ຄົນເຮົາມັກຮີບຮ້ອນທີ່ສຸດ. ຢ່າເປັນຄົນທີ່ເຮັດແບບນັ້ນ.

ທ່ານຕ້ອງການຕົວຢ່າງຫຼາຍປະເພດ. ກ່ອນອື່ນໝົດ, ເກັບຕົວຢ່າງທີ່ດີ. ທ່ານຈະຕ້ອງການຮູບພາບຂອງຜະລິດຕະພັນທີ່ເຂົ້າເກນຄຸນນະພາບຂອງທ່ານຫຼາຍກວ່າພຽງບໍ່ກີ່ເທົ່ານັ້ນ. ອາດຈະຕ້ອງການຮູບພາບຫຼາຍສິບ ຫຼື ເຖິງແມ່ນວ່າຈະເຖິງຮ້ອຍຮູບກໍຕາມ. ຍິ່ງທ່ານມີຮູບພາບຫຼາຍເທົ່າໃດ, ລະບົບກໍຈະເຂົ້າໃຈດີຂຶ້ນເທົ່ານັ້ນວ່າສິ່ງທີ່ຍອມຮັບໄດ້ນັ້ນເປັນແບບໃດ. ຕົວຢ່າງທີ່ດີເຫຼົ່ານີ້ຍັງຄວນປະກອບດ້ວຍຄວາມແຕກຕ່າງທີ່ປົກກະຕິທີ່ທ່ານຄາດຫວັງວ່າຈະເຫັນ, ເຊັ່ນ: ຄວາມແຕກຕ່າງເລັກນ້ອຍໃນສີ, ການເຄື່ອນທີ່ເລັກນ້ອຍຂອງຕຳແໜ່ງ, ຫຼື ການປ່ຽນແປງເລັກນ້ອຍໃນເນື້ອເພື້ອ. ຖ້າການຝຶກສອນຂອງທ່ານປະກອບດ້ວຍພຽງແຕ່ຕົວຢ່າງທີ່ເປັນເອກະລັກເທົ່ານັ້ນ, ລະບົບການກວດສອບດ້ວຍການເບິ່ງຈະປະຕິເສດທຸກສິ່ງທີ່ເບິ່ງຄືວ່າແຕກຕ່າງໄປເລັກນ້ອຍ, ເຖິງແມ່ນວ່າມັນຈະຍັງຢູ່ໃນເກນທີ່ດີຢູ່ກໍຕາມ.

ອັນດັບສອງ, ການເກັບລວບລວມຊິ້ນສ່ວນທີ່ບໍ່ດີ. ຈັດທຳບັນຊີຢ່າງເຕັມຮູບແບບສຳລັບແຕ່ລະປະເພດຂໍ້ບົກຂ່ອຍທີ່ມີຄວາມສຳຄັນຕໍ່ທ່ານ. ບັນຊີນີ້ອາດຈະປະກອບດ້ວຍຮ່ອຍແຕກ, ແຕກ, ສ່ວນປະກອບທີ່ຫາຍໄປ, ສີທີ່ຜິດ, ຫຼື ປ້າຍທີ່ຈັດຕັ້ງບໍ່ຖືກຕ້ອງ. ຍິ່ງທ່ານມີຕົວຢ່າງຂໍ້ບົກຂ່ອຍທີ່ຫຼາກຫຼາຍເທົ່າໃດ, ລະບົບກໍຈະຮຽນຮູ້ໄດ້ດີຂຶ້ນເທົ່ານັ້ນວ່າຈະຕ້ອງຊອກຫາຫຍັງ. ການສຶກສາໜຶ່ງຊີ້ໃຫ້ເຫັນວ່າ ລະບົບການຈັບຂໍ້ບົກຂ່ອຍທີ່ຖືກຝຶກມາແລ້ວລ່ວງໆ ສາມາດປັບຕົວເຂົ້າກັບຜະລິດຕະພັນໃໝ່ຫຼັງຈາກໄດ້ຮັບຕົວຢ່າງໃໝ່ຈຳນວນປານກາງ ແລະ ການປັບແຕ່ງເລັກນ້ອຍ. ແຕ່ຄຳວ່າ 'ປານກາງ' ນີ້ບໍ່ໄດ້ໝາຍເຖິງ 'ໜ້ອຍທີ່ສຸດ'. ຖ້າຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ດີກໍຈະໃຫ້ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ບໍ່ດີເຊັ່ນກັນ, ດັ່ງນັ້ນ ທ່ານຈຶ່ງຄວນຈັດເຕີມຕົວຢ່າງທີ່ມີການກຳນົດຢ່າງຊັດເຈນ.

ໃຊ້ Quick Teach ເພື່ອເລີ່ມຕົ້ນຢ່າງໄວວາ

ເມື່ອທ່ານມີຊຸດຕົວຢ່າງຂອງທ່ານພ້ອມແລ້ວ, ມັນກໍເຖິງເວລາທີ່ຈະສອນລະບົບ. ທ່ານຈະມີຄວາມໂຊກດີເພາະວ່າລະບົບການກວດສອບດ້ວຍການເບິ່ງທີ່ທັນສະໄໝເກືອບທັງໝົດມີຄຸນສົມບັດທີ່ເປັນສ່ວນໜຶ່ງຂອງລະບົບເອງທີ່ເອີ້ນວ່າ Quick Teach ຫຼື ການສອນດ້ວຍປຸ່ມດຽວ. ສິ່ງນີ້ຈະເຮັດໃຫ້ວຽກງານຂອງທ່ານງ່າຍຂຶ້ນຫຼາຍເວລາທີ່ເພີ່ມແຖວຜະລິດຕະພັນໃໝ່.

ການສອນຢ່າງໄວວາເຮັດວຽກໂດຍການຖ່າຍຮູບອ້າງອີງຂອງຊິ້ນສ່ວນທີ່ບໍ່ມີຂໍ້ບົກພ່ອງ ແລະ ຕັ້ງຄ່າລະບົບອັດຕະໂນມັດຕາມຮູບດັ່ງກ່າວ. ລະບົບຈະວິເຄາະຮູບອ້າງອີງ, ວັດແທກລັກສະນະທີ່ສຳຄັນ ແລະ ນຳໃຊ້ຄ່າຄວາມເປັນໄປໄດ້. ທ່ານບໍ່ຈຳເປັນຕ້ອງປ້ອນຕົວເລກດ້ວຍຕົວເອງ ຫຼື ສົມມຸດຄ່າຂອບເຂດທີ່ເໝາະສົມ. ລະບົບຈະເຮັດວຽກໜັກທັງໝົດໃຫ້ທ່ານ.

ວິທີນີ້ເຮັດວຽກໄດ້ດີເລີດສຳລັບການກວດສອບຊຸດຂອງຊິ້ນສ່ວນທີ່ມີລັກສະນະຄືກັນທັງໝົດຢ່າງໄວວາ. ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ: ຖ້າທ່ານກຳລັງກວດສອບຊິ້ນສ່ວນທີ່ເຮັດຈາກເຫຼັກທີ່ຖືກຕີຂຶ້ນ (stamped metal parts) ຫຼື ຊິ້ນສ່ວນທີ່ເຮັດຈາກພາດສະຕິກທີ່ຖືກຂຶ້ນຮູບ (molded plastic components) ທີ່ຄືກັນທັງໝົດ, ການສອນຢ່າງໄວວາສາມາດເຮັດວຽກໄດ້ພາຍໃນບໍ່ກີ່ເຖິງບໍ່ຫຼາຍນາທີ ແທນທີ່ຈະໃຊ້ເວລາເປັນຊົ່ວໂມງ. ເຄື່ອງຖ່າຍຮູບທີ່ທັນສະໄໝບາງລຸ້ນສາມາດຫຼຸດເວລາການຕັ້ງຄ່າຈາກເປັນຊົ່ວໂມງ ໃຫ້ເຫຼືອເພີ່ງແຕ່ບໍ່ຫຼາຍນາທີ ໂດຍການຮຽນຮູ້ອັດຕະໂນມັດຈາກຕົວຢ່າງຮູບພາບບາງຮູບ. ຈຸດສຳຄັນແມ່ນຕ້ອງຮັບປະກັນວ່າຮູບອ້າງອີງຂອງທ່ານເປັນຕົວແທນທີ່ດີຂອງລັກສະນະຂອງຊິ້ນສ່ວນທີ່ທ່ານຄາດວ່າຈະເຫັນໃນຊຸດດັ່ງກ່າວ.

ຍ້າຍໄປໃຊ້ການສອນແບບມາດຕະຖານເມື່ອຊິ້ນສ່ວນມີຄວາມແຕກຕ່າງກັນ

Quick Teach ມີຂໍ້ເສຍ. ຖ້າຊິ້ນສ່ວນຂອງທ່ານມີຄວາມແຕກຕ່າງກັນຢ່າງເດັ່ນຊັດໃນດ້ານຮູບລັກສະໝື່ນ, Quick Teach ຈະມີແນວໂນ້ມທີ່ຈະປະຖິ້ມຊິ້ນສ່ວນທີ່ດີຈຳນວນຫຼາຍຂຶ້ນ. ໃນກໍລະນີນີ້, ລະບົບຈຳເປັນຕ້ອງຮຽນຮູ້ຈາກການທົດສອບຊິ້ນສ່ວນຫຼາຍໆຄັ້ງ.

Standard Teach ສາມາດເຮັດວຽກໄດ້ຕ່າງກັນ. ແທນທີ່ຈະໃຊ້ຮູບພາບອ້າງອີງເພີ່ງດຽວ, ທ່ານຈະປ້ອນຊິ້ນສ່ວນທີ່ດີທັງໝົດໃນກຸ່ມໜຶ່ງຜ່ານລະບົບ. ລະບົບການກວດສອບດ້ວຍການເບິ່ງຈະວິເຄາະຊິ້ນສ່ວນທັງໝົດເຫຼົ່ານີ້, ວັດແທກຄວາມແຕກຕ່າງທີ່ເກີດຂື້ນຕາມທຳມະຊາດ, ແລະ ຕັ້ງຄ່າຄວາມເຂົ້າກັນໄດ້ໃຫ້ຄອບຄຸມທັງໝົດຂອງຊ່ວງຜົນໄດ້ຮັບທີ່ຍອມຮັບໄດ້. ດ້ວຍວິທີນີ້, ລະບົບຈະຮຽນຮູ້ວ່າ 'ຊິ້ນສ່ວນທີ່ດີ' ແມ່ນມີລັກສະນະແນວໃດໃນເງື່ອນໄຂການຜະລິດຈິງຂອງທ່ານ, ບໍ່ແມ່ນພຽງແຕ່ໃນສະຖານທີ່ທົດສອບທີ່ເປັນເອກະລັກເທົ່ານັ້ນ.

ບໍ່ມີຂອບເຂດໃນຈຳນວນຕົວຢ່າງທີ່ທ່ານສາມາດໃຊ້ໄດ້ໃນຂະບວນການສອນ (Teach) ແຕ່ຢ່າງໃດ. ຈຳນວນຊິ້ນສ່ວນທີ່ດີທີ່ທ່ານສະແດງໃຫ້ລະບົບເຫັນຍິ່ງຫຼາຍ, ລະບົບກໍຈະເຂົ້າໃຈດີຂຶ້ນວ່າສິ່ງໃດທີ່ເປັນທີ່ຍອມຮັບໄດ້. ແລະນີ້ແມ່ນຄຳແນະນຳທີ່ດີ: ໃຊ້ເພີ່ຍງຊິ້ນສ່ວນທີ່ດີເທົ່ານັ້ນເວລາທີ່ທ່ານດຳເນີນການສອນແບບມາດຕະຖານ (Standard Teach). ຖ້າທ່ານເອົາຊິ້ນສ່ວນທີ່ບໍ່ດີເຂົ້າໄປໂດຍບັງເອີັນ, ລະບົບຈະຮຽນຮູ້ວ່າຂໍ້ບົກຜ່ອງນັ້ນເປັນທີ່ຍອມຮັບໄດ້, ແລະທ່ານຈະຕ້ອງເຈີບປຸ້ນກັບບັນຫາທີ່ເກີດຂື້ນ.

ປັບແຕ່ງດ້ວຍຕົວເອງເມື່ອຈຳເປັນ

ບາງຄັ້ງການສອນອັດຕະໂນມັດບໍ່ພຽງພໍ. ຊິ້ນສ່ວນຂອງທ່ານອາດຈະມີລັກສະນະທີ່ສັບສົນ ເຊິ່ງລະບົບບໍ່ສາມາດຈັດການໄດ້ຢ່າງດີ. ໃນກໍລະນີເຫຼົ່ານີ້, ທ່ານຈຳເປັນຕ້ອງປັບແຕ່ງຄ່າຕົວແປດ້ວຍຕົວເອງ.

ລະບົບການກວດສອບດ້ວຍເຄື່ອງມືມືອາຊີບ (Vision Inspection Systems) ສ່ວນຫຼາຍອະນຸຍາດໃຫ້ທ່ານເຂົ້າໄປໃນເຄື່ອງມືຕ່າງໆ ແລະປັບແຕ່ງການຕັ້ງຄ່າດ້ວຍຕົວເອງ. ທ່ານສາມາດປັບແຕ່ງເຂດທີ່ນັກກວດສອບໃຫ້ສົນໃຈ (Region of Interest), ເປັນປ່ຽນເກນຄວາມເຂົ້າກັນໄດ້ (Tolerance Thresholds), ແລະປັບແຕ່ງເງື່ອນໄຂການຕັດສິນວ່າຜ່ານ ຫຼື ບໍ່ຜ່ານຢ່າງລະອຽດ. ການນີ້ໃຊ້ເວລາຫຼາຍຂຶ້ນ ແລະຕ້ອງການປະສົບການບາງຢ່າງ, ແຕ່ມັນໃຫ້ທ່ານຄວາມຄວບຄຸມທີ່ດີທີ່ສຸດ. ສຳລັບການນຳໃຊ້ທີ່ຕ້ອງການຄວາມຖືກຕ້ອງສູງເຖິງຂັ້ນທີ່ຂໍ້ຜິດພາດທີ່ນ້ອຍທີ່ສຸດກໍຍັງສຳຄັນ, ການປັບແຕ່ງດ້ວຍຕົວເອງຄຸ້ມຄ່າກັບຄວາມພະຍາຍາມເພີ່ມເຕີມ.

ຖ້າທ່ານກຳລັງເຮັດວຽກກັບຜະລິດຕະພັນໃໝ່ທີ່ຄ້າຍຄືກັບຜະລິດຕະພັນເກົ່າ, ທ່ານອາດຈະສາມາດປະຢັດເວລາໄດ້ຫຼາຍໂດຍການນຳໃຊ້ການກວດສອບທີ່ມີຢູ່ແລ້ວເປັນຈຸດເລີ່ມຕົ້ນ. ການສຶກສາໜຶ່ງເລື່ອງການຮຽນຮູ້ທີ່ສາມາດນຳໄປປະຍຸກໃຊ້ໄດ້ (transfer learning) ແດງໃຫ້ເຫັນວ່າ ລະບົບ AI ທີ່ຖືກຝຶກດ້ວຍຂໍ້ມູນຈາກຜະລິດຕະພັນເກົ່າ ສາມາດປັບໃຊ້ກັບຜະລິດຕະພັນໃໝ່ໄດ້ດ້ວຍຂໍ້ມູນການຝຶກທີ່ເປັນຂໍ້ມູນໃໝ່ເພີຍແຕ່ເລັກນ້ອຍ ແລະຍັງຮັກສາຄວາມຖືກຕ້ອງໄດ້ຫຼາຍກວ່າ 98 ເປີເຊັນ. ນີ້ໝາຍຄວາມວ່າ ທ່ານບໍ່ຈຳເປັນຕ້ອງເລີ່ມຕົ້ນຈາກສູນເລີຍທຸກຄັ້ງ. ທ່ານສາມາດສ້າງຕັ້ງເທິງພື້ນຖານຂອງລະບົບທີ່ມີຢູ່ແລ້ວໄດ້.

ນຳໃຊ້ AI ເພື່ອການກວດສອບທີ່ສັບສົນ

ລະບົບການກວດສອບດ້ວຍເຕັກໂນໂລຊີການເບິ່ງ (vision inspection) ດັ້ງເດີມ ພິງພາໃສ່ກົດເກນທີ່ຖືກກຳນົດໄວ້ຢ່າງແທ້ຈິງ. ຮອຍຂີດຂ່ານຍາວກວ່າ X ມີລີແມັດເທີບໍ? ສີຢູ່ນອກເຂດທີ່ກຳນົດໄວ້ Y ຫຼືບໍ? ວິທີນີ້ເຮັດວຽກໄດ້ດີສຳລັບການກວດສອບທີ່ງ່າຍດາຍ. ແຕ່ເມື່ອຂໍ້ບົກພ່ອງມີຮູບແບບທີ່ບໍ່ປະກົດຕາມຮູບແບບ, ບໍ່ສອດຄ່ອງກັນ, ຫຼື ຍາກທີ່ຈະອະທິບາຍດ້ວຍກົດເກນທີ່ຖືກກຳນົດໄວ້ຢ່າງແທ້ຈິງ, ລະບົບດັ້ງເດີມມັກຈະມີຄວາມຍາກໃນການຈັດການ.

ການກວດສອບທີ່ໃຊ້ເຕັກໂນໂລຢີປັນຍາປະດິດສ້າງ (AI) ແທນທີ່ຈະປະຕິບັດຕາມຊຸດຂໍ້ກຳນົດທີ່ກຳນົດໄວ້ລ່ວງໆ ລະບົບຈະຮຽນຮູ້ຈາກຕົວຢ່າງ. ທ່ານສະແດງຮູບພາບທີ່ດີ ແລະ ບໍ່ດີຈຳນວນຫຼາຍຮ້ອຍ ຫຼື ພັນຮູບໃຫ້ລະບົບເບິ່ງ, ແລ້ວລະບົບຈະຄົ້ນພົບຮູບແບບຕ່າງໆດ້ວຍຕົວເອງ. ການກວດສອບທີ່ໃຊ້ເຕັກໂນໂລຢີ AI ແມ່ນເປັນປະໂຫຍດຢ່າງໃຫຍ່ຫຼວງຕໍ່ຜູ້ຜະລິດທີ່ຕ້ອງການຮັກສາຄຸນນະພາບຜະລິດຕະພັນ ແລະ ຫຼຸດຜ່ອນຂະບວນການສູນເສຍໃຫ້ໜ້ອຍທີ່ສຸດ. ມັນຍັງມີຄວາມຍືດຫຼຸ່ນສູງໃນການປັບຕົວຕໍ່ການປ່ຽນແປງຂອງຜະລິດຕະພັນ. ບາງເວທີປະກອບເຂົ້າດ້ວຍເຕັກນິກການຮຽນຮູ້ AI ທີ່ມີການຊີ້ນຳ ແລະ ບໍ່ມີການຊີ້ນຳ ຮ່ວມກັບເຄື່ອງມືທີ່ອີງໃສ່ຂໍ້ກຳນົດເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນການກວດພົບບໍ່ຖືກຕ້ອງ (false positives) ແລະ ປ້ອງກັນບໍ່ໃຫ້ຜະລິດຕະພັນທີ່ບໍ່ດີເຂົ້າເຖິງລູກຄ້າ.

ສິ່ງທີ່ດີເລີດກ່ຽວກັບລະບົບໃນປັດຈຸບັນແມ່ນວ່າມັນມີຄວາມເປັນມິດຕໍ່ຜູ້ໃຊ້. ເຄື່ອງຖ່າຍຮູບບາງຢ່າງໃນປັດຈຸບັນມີ AI ທີ່ຝັງຢູ່ໃນຕົວ ເຊິ່ງສາມາດຮຽນຮູ້ອັດຕະໂນມັດຈາກຮູບຕົວຢ່າງເພີຍງບໍ່ກີ່ຫຼາຍຮູບເທົ່ານັ້ນ, ເຮັດໃຫ້ບໍ່ຈຳເປັນຕ້ອງຕັ້ງຄ່າດ້ວຍມືເປັນເວລາດົນ. ອິນເຕີເຟດທີ່ເປັນມິດຕໍ່ຜູ້ໃຊ້ຈະຊີ້ນຳຜູ້ປະຕິບັດງານໄປທຸກຂັ້ນຕອນຂອງຂະບວນການຕັ້ງຄ່າ, ເລີ່ມຈາກການປັບແຕ່ງແສງໄຟຈົນເຖິງການຈົດທະບຽນຮູບອ້າງອີງ. ເຖີງແມ່ນວ່າຜູ້ປະຕິບັດງານຈະບໍ່ມີປະສົບການດ້ານການກວດສອບທັດສະນະເປັນເວລາດົນ, ກໍຍັງສາມາດສ້າງຂະບວນການກວດສອບທີ່ເຂັ້ມແຂງໄດ້.

ການທົດສອບ ແລະ ການຢືນຢັນແມ່ນມີຄວາມຈຳເປັນ

ນີ້ແມ່ນຈຸດທີ່ຄົນສ່ວນຫຼາຍເຮັດຜິດພາດທີ່ສຳຄັນ. ພວກເຂົາຝຶກລະບົບ, ດຳເນີນການທົດສອບຢ່າງໄວວາ, ແລ້ວຈຶ່ງນຳເຂົ້າໄປໃຊ້ງານໃນການຜະລິດທັນທີ. ນີ້ເປັນຄວາມຜິດພາດອັນໃຫຍ່ຫຼວງ.

ກ່ອນທີ່ທ່ານຈະໃຫ້ລະບົບການສອບສອງດ້ວຍການເບິ່ງເຫັນຂອງທ່ານເຮັດວຽກໂດຍບໍ່ມີການຄວບຄຸມ, ທ່ານຈຳເປັນຕ້ອງຢືນຢັນຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງມັນຢ່າງເໝາະສົມ. ນຳຊິ້ນສ່ວນທີ່ຮູ້ວ່າດີແລະຊິ້ນສ່ວນທີ່ຮູ້ວ່າບໍ່ດີຈຳນວນໜຶ່ງໄປຜ່ານລະບົບ. ເບິ່ງວ່າລະບົບນີ້ສາມາດຈັບພົບຂໍ້ບົກເບື່ອນທັງໝົດໄດ້ຫຼືບໍ່. ເບິ່ງວ່າລະບົບນີ້ປະຕິເສດຊິ້ນສ່ວນທີ່ດີໃດໆຫຼືບໍ່. ຖ້າອັດຕາການປະຕິເສດທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ (false reject rate) ສູງເກີນໄປ, ທ່ານຄວນກັບໄປປັບຄ່າຄວາມອົດທົນ (tolerances) ຂອງທ່ານ. ຖ້າອັດຕາການຂາດຫາຍ (miss rate) ສູງເກີນໄປ, ທ່ານຄວນເພີ່ມຕົວຢ່າງຂອງຂໍ້ບົກເບື່ອນໃນຊຸດຂໍ້ມູນຝຶກ (training set) ຂອງທ່ານ.

ວິທີການທີ່ເຮັດໃຫ້ເຫັນເປັນຈິງ (proof of concept) ຈະເຮັດວຽກໄດ້ດີໃນທີ່ນີ້. ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍຈຸດການສອບສອງທີ່ສຳຄັນໜຶ່ງຈຸດໃນແຖວການຜະລິດໃໝ່ຂອງທ່ານ ແທນທີ່ຈະພະຍາຍາມອັດຕະໂນມັດທຸກຢ່າງໃນເວລາດຽວກັນ. ກັບລວບຮວບຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ດີທີ່ສຸດ (golden dataset) ຂອງຕົວຢ່າງທີ່ດີແລະບໍ່ດີ, ສອບສອງຄວາມເປັນໄປໄດ້, ແລ້ວຈຶ່ງຂະຫຍາຍຂະໜາດຂຶ້ນເທົ່ານັ້ນ. ການເຮັດຂັ້ນຕອນນີ້ຢ່າງຖືກຕ້ອງຈະຊ່ວຍປະຢັດເງິນຂອງທ່ານໄດ້ຫຼາຍຢ່າງໃນທີ່ສຸດ.

ວາງແຜນສຳລັບການປັບປຸງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ

ການຝຶກສອນລະບົບການສອບສອງດ້ວຍການເບິ່ງເຫັນບໍ່ແມ່ນເຫດການທີ່ເກີດຂຶ້ນເພີ່ງເດີ້ວຄັ້ງດຽວ. ຜະລິດຕະພັນຂອງທ່ານຈະປ່ຽນແປງ. ຜູ້ສະໜອງຂອງທ່ານຈະປ່ຽນແປງ. ເງື່ອນໄຂການຜະລິດຂອງທ່ານຈະປ່ຽນແປງ. ລະບົບການສອບສອງຂອງທ່ານຈຳເປັນຕ້ອງປັບຕົວໃຫ້ທັນກັບການປ່ຽນແປງເຫຼົ່ານີ້.

ສ້າງຂະບວນການສຳລັບການຝຶກອົບຮົມຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ. ເມື່ອໃດກໍຕາມທີ່ທ່ານພົບເຫັນຂໍ້ບົກຜ່ອງໃໝ່ທີ່ລະບົບຂອງທ່ານບໍ່ສາມາດຈັບໄດ້, ໃຫ້ເພີ່ມຮູບພາບເຫຼົ່ານີ້ເຂົ້າໄປໃນຊຸດຂໍ້ມູນຝຶກອົບຮົມຂອງທ່ານ ແລະ ຝຶກອົບຮົມໃໝ່. ເມື່ອໃດກໍຕາມທີ່ທ່ານປ່ຽນແປງການອອກແບບຜະລິດຕະພັນ, ໃຫ້ອັບເດດຮູບພາບອ້າງອີງຂອງທ່ານ. ລະບົບທີ່ທັນສະໄໝຫຼາຍຂຶ້ນບາງລະບົບມີຄວາມສາມາດໃນການຮຽນຮູ້ຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ (continuous learning) ເຊິ່ງສາມາດປັບຕົວເຂົ້າກັບຄວາມແຕກຕ່າງຂອງຜະລິດຕະພັນໄປຕາມເວລາ. ຍິ່ງທ່ານຝຶກອົບຮົມລະບົບຂອງທ່ານຫຼາຍເທົ່າໃດ, ລະບົບກໍຈະເປັນປັນຍາຫຼາຍຂຶ້ນເທົ່ານັ້ນ.

ຜູ້ຜະລິດທີ່ຈັດການຂະບວນການນີ້ໄດ້ຢ່າງຖືກຕ້ອງຈະເຫັນຜົນໄດ້ຮັບທີ່ຈິງຈັງ. ການສອບສອງດ້ວຍເຕັກໂນໂລຊີ AI vision ສາມາດຊ່ວຍໃນການຈັບຂໍ້ບົກຜ່ອງໄດ້ແຕ່ເນີ້ນໆ, ວິເຄາະເຫດຜົນຕົ້ນຕໍໄດ້ໄວຂຶ້ນ, ແລະ ໃຫ້ຂໍ້ມູນເຊິ່ງສາມາດນຳໄປປະຕິບັດໄດ້ທັນທີ ເພື່ອຍົກສູງປະສິດທິພາບ ແລະ ຫຼຸດຜ່ອນການສູນເສຍ. YIHUI ອອກແບບອຸປະກອນການສອບສອງດ້ວຍເຕັກໂນໂລຊີ vision ໂດຍອີງຕາມຫຼັກການຝຶກອົບຮົມເຫຼົ່ານີ້, ເພື່ອຊ່ວຍຜູ້ຜະລິດໃນອຸດສາຫະກຳເຄື່ອງຈັກ, ເຄື່ອງໄຟຟ້າ, ອາວະກາດ ແລະ ອຸດສາຫະກຳລົດຍົນໃຫ້ເລີ່ມຕົ້ນການຜະລິດສາຍຜະລິດຕະພັນໃໝ່ໄດ້ໄວຂຶ້ນ. ເນື່ອງຈາກວ່າລະບົບການສອບສອງດ້ວຍເຕັກໂນໂລຊີ vision ຈະດີເທົ່າໃດ ຂຶ້ນກັບການຝຶກອົບຮົມທີ່ທ່ານໃຫ້ມັນເທົ່ານັ້ນ. ຖ້າທ່ານເຮັດມັນຢ່າງຖືກຕ້ອງ, ມັນຈະປ້ອງກັນຊື່ສຽງຂອງທ່ານໄດ້ເປັນເວລາຫຼາຍປີຕໍ່ມາ.