|
การออกแบบและพัฒนาระบบ MixPro AI Color Station สำหรับผสมสีรถยนต์แบบอัตโนมัติด้วยเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ |
|---|---|
| รหัสดีโอไอ | |
| Creator | ปัทมวรรณ หาญคำภา |
| Title | การออกแบบและพัฒนาระบบ MixPro AI Color Station สำหรับผสมสีรถยนต์แบบอัตโนมัติด้วยเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ |
| Contributor | สุรศักดิ์ หมื่นจูม, อุทัย พานกุล, อิสระ วรนาม, ปรีชา หงส์ผาแก้ว, นิตินัย จรรยายงค์ |
| Publisher | สถาบันการอาชีวศึกษาภาคตะวันออกเฉียงเหนือ 1, สำนักงานคณะกรรมการการอาชีวศึกษา |
| Publication Year | 2569 |
| Journal Title | วารสารวิจัยและนวัตกรรมการอาชีวศึกษา |
| Journal Vol. | 10 |
| Journal No. | 2 |
| Page no. | 155-167 |
| Keyword | ระบบผสมสีอัตโนมัติ, การมองเห็นของคอมพิวเตอร์, การประมวลผลภาพ, ความแตกต่างของสี, ระบบอัตโนมัติอัจฉริยะ |
| URL Website | https://so06.tci-thaijo.org/index.php/ve-irj |
| Website title | วารสารวิจัยและนวัตกรรมการอาชีวศึกษา |
| ISSN | 3027-687X |
| Abstract | การวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อ 1) เพื่อออกแบบระบบที่สามารถวิเคราะห์เฉดสีจากภาพถ่ายของชิ้นส่วนรถยนต์ได้อย่างแม่นยำ 2) เพื่อสร้างเครื่องต้นแบบ MixPro AI Color Station สำหรับผสมสีรถยนต์แบบอัตโนมัติด้วยเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ 3) เพื่อทดลองใช้งานระบบกับกลุ่มเป้าหมาย และรวบรวมข้อเสนอแนะเพื่อพัฒนา โดยมีกลุ่มตัวอย่างที่ใช้ในการวิจัยครั้งนี้ คือ ร้านอู่ประยูรการช่าง, ร้าน Cap Auto Sapa และ แผนกวิชาช่างยนต์ สาขางานตัวถังและสีรถยนต์ วิทยาลัยเทคนิคร้อยเอ็ด รวมทั้งหมด 12 คน โดยการคัดเลือกแบบเจาะจง เครื่องมือและเทคโนโลยีที่ใช้ในการวิจัยประกอบด้วยการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีคอมพิวเตอร์วิทัศน์ และการประมวลผลภาพโดยมีการใช้ไลบรารี OpenCV เพื่อปรับสมดุลแสงอัตโนมัติ และใช้โมเดลปัญญาประดิษฐ์ EfficientNetV2-S Regression Model ในการวิเคราะห์และทำนายสัดส่วนของแม่สี นอกจากนี้เครื่องมือประเมินที่ใช้ ได้แก่ 1) แบบประเมิน MixPro AI Color Station สำหรับผสมสีรถยนต์แบบอัตโนมัติด้วยเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ 2) แบบประเมินความแตกต่างของสีของชุดระบบ และ 3) แบบประเมินความพึงพอใจในการใช้งานระบบ วิธีดำเนินการวิจัยและการประเมินผล ได้แก่ การให้ผู้เชี่ยวชาญจำนวน 4 คนประเมินชุดระบบ และการทดลองผสมสีจริงจำนวน 20 ครั้ง โดยประเมินความแตกต่างของสีระหว่างสีที่ระบบผสมได้กับ สีเป้าหมายด้วยการวัดค่าความคลาดเคลื่อนสี (ΔE2000) สถิติที่ใช้ในงานวิจัย ได้แก่ ค่าเฉลี่ย ค่าร้อยละ และค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน ผลการวิจัยพบว่า 1) ผลประเมิน MixPro AI Color Station สำหรับผสมสีรถยนต์แบบอัตโนมัติด้วยเทคโนโลยี ปัญญาประดิษฐ์ของผู้เชี่ยวชาญ ผลการประเมินโดยรวม อยู่ในระดับ ยอดเยี่ยม (x= 4.61 , S.D.= 0.49) 2) ผลประเมินประสิทธิภาพของโมเดล AI และความแตกต่างของสี จากการทดลองผสมสีจำนวน 20 ครั้ง พบว่าโมเดล AI มีประสิทธิภาพในการวิเคราะห์และทำนายค่าสีได้อย่างแม่นยำ โดยมีค่าความคลาดเคลื่อนสี (ΔE2000) ต่ำ และมีอัตราการทำงานผ่าน เกณฑ์ร้อยละ 100% ซึ่งแสดงให้เห็นว่าระบบและโมเดล AI มีประสิทธิภาพการทำงานที่เสถียรและมีความแม่นยำสูงมากในทางปฏิบัติ 3) ผู้ใช้มีความพึงพอใจของผู้ใช้ระบบ โดยรวมพบว่า อยู่ในเกณฑ์ ความพึงพอใจมากที่สุด (x= 4.55, S.D.= 0.65) |
