เครื่องคัดแยกสี ซึ่งเป็นอุปกรณ์อุตสาหกรรมที่คัดแยกวัสดุโดยอัตโนมัติตามลักษณะทางสายตา เช่น สีและรูปร่าง มีบทบาทสำคัญในอุตสาหกรรมการแปรรูปอาหาร การคัดแยกทางการเกษตร การทำเหมือง และการรีไซเคิล เทคโนโลยีการคัดแยกสีแบบดั้งเดิมส่วนใหญ่ใช้ขั้นตอนวิธีประมวลผลภาพพื้นฐาน เช่น การแบ่งส่วนตามเกณฑ์และการประมวลผลทางสัณฐานวิทยาแบบง่าย ซึ่งมักประสบปัญหาในการจัดการกับสถานการณ์ที่ซับซ้อนและความแตกต่างเล็กน้อย ด้วยความก้าวหน้าอย่างรวดเร็วของเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งความก้าวหน้าในการเรียนรู้เชิงลึกในด้านคอมพิวเตอร์วิชั่น อุตสาหกรรมเครื่องคัดแยกด้วย AI จึงได้ประสบกับการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ ส่งผลให้ความแม่นยำ ประสิทธิภาพ และความสามารถในการปรับตัวในการคัดแยกดีขึ้นอย่างมาก

I. ข้อจำกัดของเครื่องคัดแยกสีแบบดั้งเดิม

เครื่องคัดแยกสีแบบดั้งเดิมอาศัยความแตกต่างของสีระหว่างวัตถุเป็นหลักในการแยกประเภท แม้ว่าจะได้ผลดีกับวัสดุที่มีความแตกต่างของสีอย่างชัดเจน แต่ก็มีปัญหาเมื่อต้องเผชิญกับสถานการณ์ที่ต้องแยกแยะตามรูปร่าง พื้นผิว หรือโครงสร้าง แม้ว่าจะมีสีคล้ายกัน (เช่น เปลือกวอลนัทกับเมล็ดวอลนัท หรือลูกเกดมีก้านกับลูกเกดไม่มีก้าน) เครื่องคัดแยกสีแบบดั้งเดิม "มองเห็นได้แค่สี" และไม่สามารถเข้าใจลักษณะเพิ่มเติมของวัตถุได้ ซึ่งเน้นย้ำถึงความจำเป็นของโซลูชันการคัดแยกด้วย AI รุ่นใหม่

II. เครื่องคัดแยกสี AI+: การจดจำหลายมิติ การเลือกที่ยืดหยุ่น

ปัจจุบัน เครื่องคัดแยก AI รุ่นใหม่ที่ผสานรวมเทคโนโลยีการเรียนรู้เชิงลึกได้มอบการอัพเกรดที่ก้าวล้ำ เครื่องคัดแยก AI ขั้นสูงเหล่านี้ไม่เพียงแต่รักษาฟังก์ชันการคัดแยกสีที่มีความแม่นยำสูงแบบเดิมไว้เท่านั้น แต่ยังรวมโมดูลการจดจำอัจฉริยะที่ใช้ AI ไว้ด้วย ผู้ใช้สามารถเลือกได้อย่างยืดหยุ่นตามความต้องการที่แท้จริง:

ใช้การคัดแยกสีแบบดั้งเดิมเท่านั้น (เหมาะสำหรับการแยกสีแบบง่ายๆ)

เปิดใช้งานเฉพาะโหมด AI (สำหรับการจดจำรูปทรง/พื้นผิวที่ซับซ้อน)

หรือเปิดใช้งานทั้งสองโหมดพร้อมกัน (เพื่อการป้องกันสองชั้นและเพิ่มความแม่นยำ)

นั่นหมายความว่า ไม่ว่าจะเป็นการคัดแยกถั่วเฮเซลนัทที่เน่าเสียหรือชำรุด การกำจัดเศษพลาสติกและหินออกจากผลิตภัณฑ์อาหาร หรือการแยกเปลือกวอลนัทออกจากเมล็ดอย่างแม่นยำ เครื่องคัดแยก AI สามารถ "เข้าใจ" ข้อมูลหลายมิติได้โดยไม่ต้องพึ่งพาแหล่งกำเนิดแสงพิเศษ เช่น อินฟราเรดหรืออัลตราไวโอเลต ซึ่งช่วยเพิ่มความสามารถในการปรับตัวและความเสถียรของอุปกรณ์ได้อย่างมาก

III. ข้อดีหลักของเทคโนโลยีการคัดแยกด้วย AI

การเรียนรู้เชิงลึก (Deep learning) ซึ่งเป็นสาขาหลักของปัญญาประดิษฐ์ (AI) จำลองกลไกการทำงานของสมองมนุษย์ผ่านเครือข่ายประสาทหลายชั้น โดยเรียนรู้การแสดงคุณลักษณะจากข้อมูลจำนวนมากโดยอัตโนมัติ ในด้านการจดจำภาพ เทคโนโลยีต่างๆ เช่น เครือข่ายประสาทแบบคอนโวลูชัน (CNN) อัลกอริทึมการตรวจจับวัตถุ (YOLO, Faster R-CNN) และการแบ่งส่วนเชิงความหมาย (U-Net, Mask R-CNN) ได้แสดงให้เห็นถึงความสามารถในการจดจำภาพที่เหนือกว่าประสิทธิภาพของมนุษย์ ระบบคัดแยก AI สมัยใหม่ใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีเหล่านี้เพื่อมอบประสิทธิภาพที่ไม่เคยมีมาก่อน เมื่อเทียบกับอัลกอริทึมแบบดั้งเดิม เทคโนโลยีการเรียนรู้เชิงลึกมีข้อดีดังต่อไปนี้ในระบบคัดแยก AI:

การระบุและจำแนกเป้าหมายที่มีความแม่นยำสูง

ในระบบคัดแยกด้วย AI นั้น การเรียนรู้เชิงลึกถูกนำมาใช้เป็นหลักในการจดจำและจำแนกประเภทวัสดุอย่างแม่นยำ โดยการฝึกฝนโครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชัน ระบบสามารถระบุได้ไม่เพียงแค่ความแตกต่างของสีเท่านั้น แต่ยังรวมถึงคุณลักษณะที่ซับซ้อน เช่น รูปร่าง พื้นผิว และประเภทของข้อบกพร่อง ตัวอย่างเช่น ในการคัดแยกแร่ โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกสามารถแยกแยะระหว่างแร่และสิ่งเจือปน ระบุรอยแตกเล็กๆ หรือสิ่งเจือปนได้ และในการคัดแยกผลิตภัณฑ์สัตว์น้ำ พวกมันสามารถตรวจจับสิ่งแปลกปลอม บริเวณที่เป็นโรค หรือความแปรปรวนของขนาดได้อย่างแม่นยำ ซึ่งช่วยเพิ่มความแม่นยำในการคัดแยกได้อย่างมาก

ความสามารถในการปรับตัวได้เองในสภาวะการทำงานที่ซับซ้อน

อัลกอริทึมการคัดแยกแบบดั้งเดิมนั้นไวต่อการเปลี่ยนแปลงของแสง การรบกวนจากฝุ่นละออง และวัสดุที่ผสมกัน ในขณะที่โมเดลคัดแยกด้วย AI ซึ่งได้รับการฝึกฝนจากตัวอย่างจำนวนมาก มีความทนทานต่อสภาพแวดล้อมได้ดีกว่า แม้ในสภาพแสงที่ไม่สม่ำเสมอ พื้นผิววัสดุที่เปียก หรือวัตถุที่มีสีคล้ายกัน ตัวคัดแยก AI ก็ยังคงรักษาประสิทธิภาพการจดจำที่เสถียร ลดอัตราการปฏิเสธผิดพลาดและอัตราการเลือกที่ผิดพลาดได้อย่างมาก นอกจากนี้ยังแสดงให้เห็นถึงความทนทานที่มากขึ้นต่อปัจจัยรบกวน เช่น การเปลี่ยนแปลงของแสง การบดบังบางส่วน และการเปลี่ยนแปลงท่าทาง

ความคุ้มค่า: ไม่จำเป็นต้องใช้ระบบแหล่งกำเนิดแสงพิเศษราคาแพงเพิ่มเติม ทำให้ลดเกณฑ์การใช้งานลง

ความยืดหยุ่นในการดำเนินงาน: ฟังก์ชัน AI สามารถเปิดหรือปิดได้ เข้ากันได้กับทั้งกระบวนการใหม่และกระบวนการที่มีอยู่เดิม ช่วยปกป้องการลงทุนเดิมของผู้ใช้

การจดจำแบบครอบคลุม: สี + รูปร่าง + พื้นผิว + โครงสร้าง การตัดสินแบบหลายมิติด้วยอัตราการปฏิเสธผิดพลาดที่ต่ำกว่า

ความเสถียรและความน่าเชื่อถือ: ไม่ได้รับผลกระทบจากแสงโดยรอบ รักษาประสิทธิภาพการทำงานที่สม่ำเสมอภายใต้สภาวะการผลิตต่างๆ

การบูรณาการเทคโนโลยีการเรียนรู้เชิงลึกไม่ได้หมายถึงการทดแทน แต่เป็นการเสริมศักยภาพ เครื่องคัดแยกด้วย AI รุ่นใหม่จะช่วยให้โรงงานแปรรูปอาหารและโรงงานผลิตสินค้าเกษตรทุกแห่งก้าวไปสู่ยุคใหม่ของการคัดแยกคุณภาพสูงได้อย่างชาญฉลาดและประหยัดยิ่งขึ้น

ความสามารถในการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง: ด้วยการเรียนรู้แบบค่อยเป็นค่อยไป ประสิทธิภาพของโมเดลคัดแยก AI จึงได้รับการปรับปรุงอย่างต่อเนื่องเพื่อให้สามารถปรับให้เข้ากับสถานการณ์และวัสดุใหม่ๆ ได้

การจัดเรียงสีแบบดั้งเดิมเทียบกับการจัดเรียงสีด้วย AI โดยใช้การเรียนรู้เชิงลึก

1. ระบบคัดแยกถั่วอัจฉริยะ

เทคโนโลยีออปโตอิเล็กทรอนิกส์ เหอเฟย โกรว์คิง ได้นำ YOLOv5 ที่ได้รับการปรับปรุงมาผสานรวมกับ Vision Transformer เพื่อพัฒนาระบบคัดแยกด้วย AI รุ่นใหม่สำหรับถั่วโดยเฉพาะ ระบบคัดแยก AI ขั้นสูงนี้ออกแบบมาสำหรับถั่วทั่วไป เช่น วอลนัท อัลมอนด์ และเม็ดมะม่วงหิมพานต์ โดยไม่เพียงแต่ระบุสิ่งเจือปนบนพื้นผิวเท่านั้น แต่ยังตรวจจับปัญหาด้านคุณภาพที่ยากต่อการมองเห็นด้วยตาเปล่าได้อย่างแม่นยำ รวมถึงเชื้อราในระยะเริ่มต้น รูจากแมลง และเปลือกกลวงภายใน ระบบคัดแยก AI นี้ได้ผสานรวมเทคโนโลยีการถ่ายภาพหลายสเปกตรัมอย่างสร้างสรรค์เพื่อระบุพื้นที่ปนเปื้อนสารอะฟลาทอกซิน ซึ่งมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการรับรองความปลอดภัยของอาหารประเภทถั่ว

ในการใช้งานที่โรงงานแปรรูปถั่วขนาดใหญ่แห่งหนึ่งในตุรกี เครื่องคัดแยก AI ใช้การถ่ายภาพรอบทิศทาง 360 องศา ร่วมกับการวิเคราะห์ด้วยการเรียนรู้เชิงลึก ทำให้เพิ่มอัตราการรักษาถั่วคุณภาพสูงจาก 88% ด้วยอุปกรณ์แบบดั้งเดิมเป็น 99.5% ในขณะเดียวกันก็เพิ่มอัตราการตรวจจับถั่วที่ขึ้นราและเสียหายจากแมลงเป็น 99.2% เครื่องคัดแยก AI สร้างฐานข้อมูลคุณภาพถั่ว และเรียนรู้ความแตกต่างของลักษณะเฉพาะของถั่วจากแหล่งกำเนิดและฤดูกาลต่างๆ อย่างต่อเนื่อง ส่งผลให้ความแม่นยำในการคัดแยกดีขึ้นทุกเดือน ทำให้ได้ความสามารถในการคัดแยกอัจฉริยะที่ "ฉลาดขึ้นเมื่อใช้งาน" อย่างแท้จริง

2. แพลตฟอร์มคัดแยกแร่แบบอัจฉริยะ

ในภาคเหมืองแร่ เทคโนโลยีออปโตอิเล็กทรอนิกส์ เหอเฟย โกรว์คิง ได้ผสานการถ่ายภาพไฮเปอร์สเปกตรัมเข้ากับการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อพัฒนาแพลตฟอร์มคัดแยกอัจฉริยะด้วย AI ที่เหมาะสมสำหรับแร่ชนิดต่างๆ แพลตฟอร์มคัดแยก AI นี้รวมเอาเทคนิค Laser-Induced Breakdown Spectroscopy (LIBS) และระบบวิชั่นความละเอียดสูง ซึ่งสามารถจัดการกับความต้องการในการคัดแยกทรัพยากรแร่หลายชนิด รวมถึงแร่เหล็ก หินซิลิกา และกรวด

สำหรับการคัดแยกหินซิลิกา เครื่องคัดแยก AI ใช้เครือข่าย Mask R-CNN ที่ได้รับการปรับปรุงเพื่อระบุสิ่งเจือปน เช่น เหล็กและไมกาในหินซิลิกาได้อย่างแม่นยำ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเพื่อตอบสนองความต้องการความบริสุทธิ์ที่เข้มงวดของอุตสาหกรรมการผลิตแก้ว หินซิลิกาที่มีความบริสุทธิ์สูงที่คัดแยกแล้วส่วนใหญ่ใช้ในการผลิตผลิตภัณฑ์แก้ว โดยเฉพาะอย่างยิ่งขวดไวน์และเครื่องแก้วระดับไฮเอนด์ที่ต้องการความโปร่งใสและคุณภาพสีที่ยอดเยี่ยม ธาตุเหล็กในปริมาณเล็กน้อยในซิลิกาอาจทำให้แก้วมีสีเขียวอ่อน ส่งผลต่อความสวยงามและคุณภาพของขวดไวน์ระดับพรีเมียม ที่ซัพพลายเออร์วัสดุเซลล์แสงอาทิตย์และวัตถุดิบแก้วในมณฑลเสฉวน เทคโนโลยีเครื่องคัดแยก AI นี้ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการสกัดซิลิกาบริสุทธิ์สูงเกรด 4N (99.99%) ได้ถึง 35% ทำให้ผู้ผลิตแก้วปลายทางได้รับวัตถุดิบที่ได้มาตรฐานสากล ในขณะเดียวกันก็ช่วยให้ผู้ประกอบการผลิตภัณฑ์แก้วลดผลิตภัณฑ์ที่ชำรุดเนื่องจากสิ่งเจือปนในวัตถุดิบและเพิ่มขีดความสามารถในการแข่งขันในตลาด

สำหรับการคัดแยกหินกรวดเกรดก่อสร้าง เครื่องคัดแยก AI ผสานเทคโนโลยีการสร้างภาพจุด 3 มิติเข้ากับการถ่ายภาพหลายมุมเพื่อแก้ปัญหาเรื่องรูปทรงที่ไม่สม่ำเสมอและพื้นผิวที่ซับซ้อนของหินกรวด โดยใช้แบบจำลองการเรียนรู้เชิงลึกในการประเมินความสม่ำเสมอของสี ความเรียบของพื้นผิว และข้อกำหนดด้านขนาดของหินกรวด เครื่องคัดแยก AI สามารถคัดแยกหินกรวดเกรดตกแต่ง เกรดก่อสร้าง และเกรดมาตรฐานได้โดยอัตโนมัติ ในกรณีศึกษาที่บริษัทวัสดุก่อสร้างแห่งหนึ่งในมณฑลเจียงซู เครื่องคัดแยก AI ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการคัดแยกหินกรวดได้ถึง 4 เท่า และเพิ่มศักยภาพของผลิตภัณฑ์ระดับพรีเมียมได้ถึง 25%

เครื่องคัดแยก AI ไม่ได้เป็นเพียงแค่เครื่องมือคัดแยกอีกต่อไป แต่ได้กลายเป็นจุดเชื่อมต่อที่สำคัญระหว่างโลกทางกายภาพกับปัญญาดิจิทัล ในยุคของการบูรณาการอย่างลึกซึ้งระหว่างปัญญาประดิษฐ์และอุตสาหกรรมดั้งเดิม เครื่องคัดแยก AI อัจฉริยะเหล่านี้ยังคงสร้างคุณค่าเชิงนวัตกรรมอย่างต่อเนื่องในหลากหลายภาคส่วน

• ถัดไป : เหตุใดจึงต้องใช้เครื่องคัดแยกสีสองเครื่องในการแปรรูปพริก?