Page 28 - FoodFocusThailand No.242 June 2026

SPECIAL FOCUS FOCUS
SPECIAL

สามารถรับร้�คุณ์ลักษณ์ะที่างกายภัาพข้องอาหารได�อย่างแม่นยำา
มากกว่าหุ่นยนต์แบบเดิมอย่างมีประสิที่ธ์ิภัาพ
6
3) การประยุกต์ใชื่� AI ในการรับม่อกับความไม่แน่นอนข้องชื่ิ�นงาน
เชื่่น เน่�อสัมผัส ร้ปร่าง และตำาแหน่งการวางที่ี�แตกต่างกัน โดยสามารถ
เล่อกจุดหยิบ ปรับแรงบีบ และที่ิศัที่างการยกจากข้�อม้ลจริง เม่�อผสาน
การที่ำางานข้องเซึ่นเซึ่อร์แบบละเอียด ภัาพจากกล�อง และโมเดล
การเรียนร้�เข้�าด�วยกัน การหยิบจึงมีความนุ่มนวลและแม่นยำาข้ึ�น ชื่่วย
ลดข้องเสียที่ี�เกิดจากการชื่ำ�า และเพิ�มอัตราความสำาเร็จในชื่ิ�นงานที่ี�
จากเดิมจะต�องพึ�งแรงงานมนุษย์ นอกจากนี� ในด�านระบบวิสัยที่ัศัน์

ข้องหุ่นยนต์ได�ใชื่�โครงข้่ายประสาที่เที่ียม อาที่ิ CNN (Convolutional
Neural Network), YOLO (V4, V5, V7, V9), Mask R-CNN และ
Inception v3 เพ่�อวิเคราะห์ภัาพแบบเรียลไที่ม์ เชื่่น การใชื่� YOLO
ร่วมกับ 2D และ 3D Vision เพ่�อค�นหาพิกัดก�านผลไม� จุดตัดแต่ง
สามารถคาดการณ์์ผลลัพธ์์ ปรับพารามิเตอร์การผลิตแบบอัตโนมัติ เน่�อสัตว์ รวมถึงค�นหาจุดศั้นย์กลางมวล เพ่�อให�แข้นกลสามารถ
และเรียนร้�จากข้�อม้ลอย่างต่อเน่�อง โดยต�องอาศััยโครงสร�างพ่�นฐาน หยิบจับได�อย่างสมดุลและมีประสิที่ธ์ิภัาพ 4
ด�านข้�อม้ลที่ี�รองรับข้�อม้ลความถี�ส้งจาก PLC และ SCADA แบบ low นอกจากนี� แนวคิด Explainable AI (XAI) กำาลังเริ�มเข้�ามามี
latency รวมถึงการเชื่่�อมต่อระหว่าง OT และ IT อย่างไร�รอยต่อ บที่บาที่ในการยกระดับความโปร่งใสและความสามารถในการตรวจสอบ
เพ่�อนำาไปส้่การลดข้องเสีย ลดการหยุดชื่ะงักข้องสายการผลิต ย�อนกลับในกระบวนการผลิตเน่�อไก่ โดยได�มีการบ้รณ์าการโมเดล
เพิ�มความสมำ�าเสมอข้องผลิตภััณ์ฑ์์ และเสริมศัักยภัาพด�าน LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations)
การตรวจสอบย�อนกลับในอุตสาหกรรมอาหาร ร่วมกับ Inception V3 CNN เพ่�อคัดแยกความสดข้องเน่�อไก่ โดย
LIME จะที่ำาหน�าที่ี�แบ่งภัาพเน่�อไก่ออกเป็นส่วนย่อย (Superpixels)
Soft Robotics: เพ่�อวิเคราะห์ว่าปัจจัยใดจะส่งผลต่อการตัดสินใจข้อง AI มากที่ี�สุด

ยกระดัับการหยิบจัับอาหารดั้วยความอ่อนโยนและแม่นยำา เชื่่น สี ลักษณ์ะพ่�นผิว หร่อรายละเอียดที่างกายภัาพอ่�นๆ ข้องเน่�อสัตว์
ความที่�าที่ายข้องหุ่นยนต์ผลิตอาหารค่อ การจัดการวัตถุดิบที่ี�เปราะบาง ซึ่ึ�งจะชื่่วยให�มนุษย์สามารถเข้�าใจและตรวจสอบเหตุผลเบ่�องหลัง
ล่�น นิ�ม และร้ปร่างไม่แน่นอน เชื่่น ผลไม�สุกงอม ข้นมปัง หร่ออาหารสด การตัดสินใจข้อง AI ได�อย่างชื่ัดเจนมากยิ�งข้ึ�น โดยเฉพาะในกรณ์ี
ที่ี�มีผิวไม่สมำ�าเสมอ ซึ่ึ�งอาจเสียหายได�ง่าย หากใชื่�ม่อจับแข้็งแบบ ที่ี�ระบบสั�งการให�หุ่นยนต์คัดแยกเน่�อที่ี�เน่าเสียออกจากสายการผลิต 5
อุตสาหกรรมที่ั�วไป (Rigid Gripper)
วิิทยาการหุ่่�นยนต์์แบบนิ�ม (Soft Robotics) ได�เข้�ามาแก�ไข้ โครงสร้าง วัสดัุ และกลไกการเคล่�อนที่่�ของ Soft Robotics
ข้�อจำากัดนี�ด�วยการใชื่�วัสดุที่ี�มีความย่ดหยุ่น เชื่่น Elastomers วัสดุที่ี�ใชื่�ใน Soft Robotics ถ้กออกแบบให�เลียนแบบการเคล่�อนไหว
โครงสร�างลม (Pneumatic Networks) หร่อโครงสร�างที่ี�ยุบตัวได� ข้องสิ�งมีชื่ีวิต มีความย่ดหยุ่น และปลอดภััยต่อการสัมผัสอาหาร โดย
เพ่�อชื่่วยกระจายแรงสัมผัส ลดแรงกดเฉพาะจุด และปรับตัวให�เข้�ากับ วัสดุที่ี�นิยมใชื่�ในการผลิตแอคที่้เอเตอร์แบบนิวเมติก (Fluidic
ร้ปที่รงข้องชื่ิ�นอาหารได�ดียิ�งข้ึ�น ที่ั�งนี� Soft Robotics 2.0 ในโรงงาน Elastomer Actuators; FEAs) หร่อ Pneunets ได�แก่ ซึ่ิลิโคน และ
2,3
อาหารยุคใหม่นั�นไม่ได�อาศััยเพียงวัสดุที่ี�อ่อนนุ่มเที่่านั�น แต่ต�องมี PDMS (Poly(dimethylsiloxane)) เน่�องจากมีความแข้็งแรง โปร่งใส
คุณ์สมบัติสำาคัญ 3 ประการ ได�แก่ ที่นต่อการฉีกข้าด และมีความเฉ่�อยต่อปฏิิกิริยาเคมี อีกที่ั�งยังมี
1) วัสดุและการออกแบบต�องมีความที่นที่านต่อความชื่่�น ไข้มัน ค่าโมด้ลัสความย่ดหยุ่นใกล�เคียงกับเน่�อเย่�อชื่ีวภัาพอย้่ที่ี�ประมาณ์
สารที่ำาความสะอาด และอุณ์หภั้มิที่ี�หลากหลาย พร�อมที่ั�งลดจุดสะสม 0.1 - 10 MPa
3
ข้องสิ�งปนเป้�อน และเอ่�อต่อการที่ำาความสะอาดได�ง่ายตามหลัก นอกจากนี� ยังมีการใชื่� TPU (Thermoplastic Polyurethane) และ
hygienic design PU แบบอ่อนบางที่ี�ได�รับการรับรองจาก U.S. Food and Drug
2) การหยิบจับอย่างแม่นยำาผ่านระบบ Tactile Sensing ชื่่วยให� Administration รวมถึง PETG (Polyethylene Terephthalate
7
หุ่นยนต์สามารถรับร้�แรงสัมผัส ตรวจจับการล่�นไถล และปรับแรงบีบ Glycol) ที่ี�ได�รับการรับรองสำาหรับการสัมผัสอาหาร (Food Grade

แบบเรียลไที่ม์เพ่�อลดความเสียหายข้องอาหาร โดยอาศััยเซึ่นเซึ่อร์ Certification) อีกที่ั�งยังมีการประยุกต์ใชื่�โลหะจำาร้ป (Shape Memory
8
ตรวจวัดแรง การวิเคราะห์สัญญาณ์ STFT/DWT และ Machine Alloys; SMA) ที่ี�สามารถเปลี�ยนร้ปร่างหร่อปรับระดับความแข้็งได�เม่�อ
Learning ร่วมกับข้�อม้ลจากกล�องและแรงบิดข้องข้�อต่อ ที่ำาให�ม่อจับ ถ้กกระตุ�นด�วยความร�อน ข้ณ์ะเดียวกันวัสดุดังกล่าวอาจถ้กนำามาใชื่�

28 FOOD FOCUS THAILAND JUN 2026

22/5/2569 BE 16:55
27-31_Special Focus_Ravis.indd 28 22/5/2569 BE 16:55
27-31_Special Focus_Ravis.indd 28