ถ้าสถานการณ์พวกนี้คุ้น ๆ
- คนอ่านผลการทดสอบทีละชิ้นใช้เวลานาน กลายเป็นคอขวดเมื่อปริมาณงานเยอะ
- มาตรฐานการอ่านผลต่างกันไปตามแต่ละคน ทำให้ผลลัพธ์ไม่สม่ำเสมอ
- อยากได้ระบบที่เรียนรู้จากมาตรฐานผู้เชี่ยวชาญขององค์กรเอง ไม่ใช่เกณฑ์ทั่วไปที่ไม่ตรงบริบท
- ข้อมูลผลการทดสอบมักเป็นความลับทางธุรกิจ ไม่อยากส่งภาพออกไปประมวลผลนอกองค์กร
ระบบทำงานอย่างไร
ถ่ายภาพผลการทดสอบให้เป็นมาตรฐานเดียวกัน
ตั้งกล้องและแสงให้ถ่ายภาพผลการทดสอบในรูปแบบเดียวกันทุกครั้ง เพื่อให้โมเดลเรียนรู้ได้ง่ายและแม่นยำขึ้น
ให้ผู้เชี่ยวชาญ label ตัวอย่างเริ่มต้น
ผู้ที่ชำนาญเรื่องนั้นที่สุดในองค์กรเป็นคนกำหนดว่าภาพแต่ละแบบหมายถึงผลอะไร ระบบเรียนรู้ตามมาตรฐานขององค์กรเอง ไม่ใช่เกณฑ์ทั่วไป
เทรนโมเดลจำแนกผลจากภาพ
นำภาพที่ label แล้วมาเทรนโมเดลจำแนกภาพ ยิ่งมีตัวอย่างครอบคลุมมากเท่าไร ความแม่นยำยิ่งดีขึ้น
ใช้งานจริงและปรับปรุงต่อเนื่อง
เมื่อเริ่มใช้งานจริง ภาพใหม่ที่เข้ามาช่วยปรับปรุงความแม่นยำของโมเดลต่อไปได้เรื่อย ๆ
Signature visual ของหน้านี้ยังไม่ถูกสร้าง (CT-031/032)
สเปกเทคนิค
- โมเดล
- Vision classification / object detection (local)
- ตำแหน่งประมวลผล
- ในเครื่องขององค์กรเท่านั้น
ฮาร์ดแวร์ที่ใช้
อยู่ระหว่างประเมินแพ็กเกจฮาร์ดแวร์ ขึ้นกับจำนวนประเภทผลทดสอบและปริมาณภาพที่ต้องเทรน ทักคุยเพื่อประเมินเฉพาะความต้องการของคุณได้
ดูสเปกและราคาเต็มที่หน้าฮาร์ดแวร์เชื่อมระบบเดิม
เชื่อมกับระบบบันทึกผลเดิม
ผลการอ่านส่งเข้าระบบบันทึกคุณภาพ (QC/LIMS) ที่มีอยู่แล้วผ่าน API หรือไฟล์นำเข้า เพื่อไม่ต้องคีย์ผลซ้ำด้วยมือ
คำถามที่พบบ่อย
สิ่งที่ระบบนี้ทำไม่ได้
- ต้องมีผู้เชี่ยวชาญ label ตัวอย่างเริ่มต้นก่อนเทรนโมเดลได้เสมอ ไม่ใช่ระบบที่ทำงานเองได้ตั้งแต่วันแรกโดยไม่มีข้อมูล
- ผลการทดสอบที่มีรูปแบบไม่เคยเห็นมาก่อนอาจจำแนกผิดได้ ต้องมีตัวอย่างครอบคลุมเพียงพอก่อนใช้งานจริง
- ยังอยู่ระหว่างพัฒนา ยังไม่มีลูกค้าที่ใช้งานจริงหรือโครงการนำร่อง ตัวเลขความแม่นยำและความเร็วยังไม่มีการวัดที่เผยแพร่ได้