A.I. Tolerance
ตามปกติแล้วการกำหนดค่า Tolerance จะอยู่ในรูปแบบตัวเลขซึ่งได้ให้กำหนดขอบเขตของสี ซึ่งเริ่มจากการกำหนดตัวเลขขึ้นมาคือค่า DE อันถือเป็นค่าที่ใช้ทั่วไปในการยอมรับค่าสี และเมื่อเพิ่มพารามิเตอร์ เช่น DL*, Da*, Db*, Dc*, DH* เข้าไปในชุด Tolerance แล้วถือได้ว่าเป็นการกำหนดระดับการยอมรับของตัวชิ้นงาน standard ในรูปทรงรีใน color space ขึ้นมาแล้ว และชิ้นงาน batches จะถูกนำมาเปรียบเทียบประเมินโดยใช้ค่าที่กำหนดขึ้นมา
ที่ผ่านมาเราได้เรียนรู้ระบบ Tolerance กับเครื่องวัดสี ซึ่งแม้จะมีการนำตัวเลขเข้ามาเกี่ยวข้องก็ตามก็ยังไม่สามารถบอกได้อย่างชัดเจนเกี่ยวกับการยอมรับค่าสีได้ ในบางครั้งผลการวัดค่าสีจากเครื่องก็ไม่สอดคล้องกับสายตาเมื่อตรวจสอบชิ้นงานด้วยสายตา และเมื่อเกิดข้อขัดแย้งในการมองสีระหว่างเครื่องกับสายตาก็อาจจะไปแก้ทำสีใหม่ทั้งที่ไม่จำเป็นเพื่อต้องการให้ค่าการวัดสีอยู่ใน Tolerance หรือไปกดให้ ‘PASS’ ทั้งที่ผลการวัดไม่ผ่านค่า Tolerance เหล่านี้ทำให้เกิดความล่าช้าในการทำงานทั้งสิ้น
Artificial Intelligence Pass/Fail (A.I. P/F) ได้ถูกสร้างขึ้นเพื่อขจัดปัญหานี้โดยเฉพาะ ซึ่งแตกต่างจากวิธีการดั้งเดิมที่อาศัยการประเมินผลจากเครื่องเป็นหลัก A.I. P/F จะใช้สายตาของผู้ใช้ในการมองชิ้นงานมาประกอบและสร้างระบบ Tolerance ขึ้นมาใหม่ ซึ่งจะทำให้การประเมินผลจากเครื่องมีความใกล้เคียงกับสายตามากยิ่งขึ้น
ข้อแตกต่างจากการให้เครื่องกำหนด Tolerance แต่เพียงอย่างเดียวนั้น จะสังเกตุได้ว่า A.I. P/F Tolerance นั้นมีรูปทรงที่ไม่สมมาตรจากแกนของชิ้นงาน standard ทั้งนี้เนื่องจาก A.I. tolerance นั้นเกิดจากการใช้สายตาในการประเมินด้วยนั่นเอง ในหลายกรณีเราจะไม่เห็นรูปทรง Tolerance ที่สมมาตร เช่น เราอาจยอมรับค่าชิ้นงานตัวอย่างที่ ‘lighter’ กว่าชิ้นงาน standard ให้ผ่าน และไม่ให้ชิ้นที่ ‘darker’ ผ่านไปได้ ซึ่ง A.I. P/F ก็จะแสดงให้เห็นอย่างชัดเจนสำหรับการประเมินในแต่ละครั้ง Batch บางตัวอาจไม่ผ่านในช่วงรูปทรงรีซึ่งอาจเกิดจากการที่ระบบมีข้อมูลไม่เพียงพอที่จะตัดสินได้ ซึ่งก็จะให้ผล pass/fail ออกมาตามข้อมูที่มีอยู่ และแสดงข้อความให้ตรวจสอบด้วยสายตาอีกครั้ง
A.I. P/F tolerance option ออกแบบมาเพื่อให้ระบบมีการปรับปรุงค่า Tolerance ได้อย่างต่อเนื่องจาก batch ที่นำไปกำหนด Tolerance ซึ่งสามารถใช้โปรแกรมในการปรับแต่ง A.I. tolerance เพิ่มเติมกับ batch ต่อไปได้
