YOLO - You Only Look Once - GaugeSnap - Computer Vision สำหรับอ่านค่าเครื่องมือวัดและจอแสดงผลทุกประเภท -- DEV

YOLO คืออะไร?

YOLO (You Only Look Once) คืออัลกอริธึม Object Detection ที่ปฏิวัติวงการ Computer Vision ด้วยความสามารถในการตรวจจับและจำแนกวัตถุหลายชนิดในภาพเดียวได้อย่างแม่นยำและรวดเร็วเป็นพิเศษ โดยต่างจากระบบแบบดั้งเดิมที่ต้องสแกนภาพหลายครั้ง YOLO ทำงานได้ในการประมวลผลเพียงครั้งเดียว ทำให้เหมาะสำหรับการใช้งานแบบ Real-time ในสภาพแวดล้อมอุตสาหกรรมที่ต้องการความเร็วและความแม่นยำสูง

หลักการทำงานของ YOLO

Single Neural Network: ใช้โครงข่ายประสาทเทียมเพียงตัวเดียว
Grid Division: แบ่งภาพเป็น Grid เพื่อตรวจจับวัตถุ
Bounding Box: กำหนดกรอบครอบวัตถุและความน่าจะเป็น

ข้อดีของ YOLO

ความเร็วสูง เหมาะสำหรับ Real-time
ตรวจจับหลายวัตถุในภาพเดียวได้
ใช้ทรัพยากรคอมพิวเตอร์น้อย

YOLO Detection Process

Input Image

1024 x 768 pixels

↓

Grid Division

13x13 or 26x26 grid

↓

Feature Extraction

CNN Backbone

↓

Detection Head

Bounding Box + Class

↓

Output

Detected Gauges

การใช้ YOLO ในการตรวจจับเกจ

ขั้นตอนการทำงานของ YOLO ในระบบ GaugeSnap

1

Gauge Localization

ตรวจหาตำแหน่งของเกจในภาพและกำหนดขอบเขต (Bounding Box)

Output: x, y, width, height coordinates

2

Multi-Gauge Detection

ตรวจจับเกจหลายตัวในภาพเดียว พร้อมระบุประเภทของแต่ละเกจ

Capability: Up to 10 gauges per image

3

Confidence Scoring

ให้คะแนนความเชื่อมั่นสำหรับการตรวจจับแต่ละเกจ

Threshold: >0.85 confidence required

4

ROI Extraction

ตัดภาพเกจออกมาเป็น Region of Interest สำหรับการประมวลผลต่อ

Next Step: CNN Classification

ประวัติการพัฒนา YOLO

การวิวัฒนาการของ YOLO ตั้งแต่เวอร์ชันแรกจนถึงปัจจุบัน และความเหมาะสมในการใช้งานแต่ละประเภท

หมายเหตุ: นอกเหนือจากเวอร์ชัน Official แล้ว ยังมีเวอร์ชัน Unofficial และ Research variants ที่พัฒนาโดยชุมชนและสถาบันวิจัยต่างๆ จนถึงเวอร์ชัน 12 ในปัจจุบัน ซึ่งมีการปรับปรุงเทคนิคและประสิทธิภาพอย่างต่อเนื่อง

v1

YOLO v1 (2016)

ผู้บุกเบิก

ผู้พัฒนา: Joseph Redmon และ Ali Farhadi (University of Washington)
ปีที่เปิดตัว: 2016 | Paper: "You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection"

จุดเด่น:

• ปฏิวัติการ Object Detection ด้วยแนวคิด "Single Shot"
• เร็วกว่า R-CNN มากมาย (45 FPS vs 0.05 FPS)
• เหมาะสำหรับ Real-time Applications
• สถาปัตยกรรมง่าย เข้าใจได้
• ตรวจจับวัตถุทั้งภาพด้วย Neural Network ครั้งเดียว

ข้อจำกัด:

• ความแม่นยำต่ำกว่า Two-Stage Methods
• ตรวจจับวัตถุเล็กได้ไม่ดี
• จำกัดที่ 2 objects ต่อ grid cell
• วัตถุที่ติดกันมากตรวจจับยาก
• Localization Error สูง

เหมาะสำหรับงาน:

งานที่ต้องการความเร็วสูงมาก แต่ไม่เน้นวัตถุเล็ก เช่น การตรวจจับคนเดินถนนแบบเรียลไทม์, การเฝ้าระวังแบบเบื้องต้น, การนับวัตถุขนาดใหญ่

v2

YOLO v2 - YOLO9000 (2017)

Multi-class

นวัตกรรม: Anchor boxes, Batch normalization, High-resolution classifier
ความสามารถ: ตรวจจับได้มากกว่า 9,000 คลาส ร่วมกับ WordTree + ImageNet/COCO

การพัฒนาสำคัญ:

• ใช้ Anchor boxes เพิ่ม recall
• Dimension clusters สำหรับ anchor sizes
• Direct location prediction
• Multi-scale training (320x320 - 608x608)
• WordTree hierarchy สำหรับ classification

ผลลัพธ์:

• แม่นยำขึ้นกว่า YOLOv1 มาก
• ความเร็วยังคงใกล้เคียงกัน
• รองรับการตรวจจับหลายคลาสพร้อมกัน
• Better generalization

เหมาะสำหรับงาน:

งานทั่วไปที่ต้องการตรวจจับหลายคลาสพร้อมกัน เช่น ระบบกล้องวงจรปิด, traffic monitoring, การเฝ้าระวังพื้นที่สาธารณะ

v3

YOLO v3 (2018)

Multi-scale

สถาปัตยกรรม: Darknet-53 (Residual network)
จุดเด่น: ตรวจจับวัตถุหลายขนาด (multi-scale detection)

นวัตกรรมใหม่:

• Darknet-53 backbone (53 layers)
• Feature Pyramid Networks (FPN)
• 3 different scales (13x13, 26x26, 52x52)
• Binary cross-entropy loss
• Independent logistic classifiers

ความสามารถ:

• ความแม่นยำดีขึ้นมาก โดยเฉพาะวัตถุเล็ก
• ยังทำงานได้แบบเรียลไทม์
• การตรวจจับหลายขนาดในภาพเดียว
• Robust กับการเปลี่ยนแปลงขนาด

เหมาะสำหรับงาน:

งานอุตสาหกรรม เช่น ตรวจสอบชิ้นงาน, อ่านเกจ, ตรวจสอบสินค้า, งาน LPR (License Plate Recognition), การตรวจจับข้อบกพร่องขนาดเล็ก

v4

YOLO v4 (2020)

ยุคทอง

ผู้พัฒนา: Alexey Bochkovskiy
จุดเปลี่ยน: รวม State-of-the-art techniques เข้าด้วยกัน

นวัตกรรมสำคัญ:

• CSPDarknet53 backbone
• PANet neck architecture
• Bag of Freebies (BoF)
• Bag of Specials (BoS)
• Mosaic data augmentation
• Self-Adversarial Training (SAT)

ผลการทดสอบ:

• mAP: 43.5% (MS COCO)
• Speed: 65 FPS (Tesla V100)
• แม่นยำกว่า YOLOv3 มาก
• เร็วกว่า EfficientDet
• ใช้ทรัพยากรพอเหมาะ

เหมาะสำหรับงาน:

งานอุตสาหกรรมที่ต้องการความสมดุลระหว่างความเร็วและความแม่นยำ เช่น ระบบ Quality Control, การตรวจสอบความปลอดภัย, การติดตาม Inventory, ระบบเฝ้าระวังขั้นสูง, การตรวจจับข้อบกพร่องในสายการผลิต

v5

YOLO v5 (2020)

PyTorch

ผู้พัฒนา: Ultralytics (Glenn Jocher)
จุดเด่น: เปลี่ยนจาก Darknet เป็น PyTorch, ใช้งานง่าย

จุดเด่น:

• เขียนด้วย PyTorch (ใช้ง่าย)
• Auto-Anchor optimization
• Model scaling (n, s, m, l, x)
• Focus layer สำหรับ downsampling
• Built-in augmentation techniques
• Weights & Biases integration

Model Variants:

• YOLOv5n: Nano (1.9MB, เร็วที่สุด)
• YOLOv5s: Small (14MB, สมดุล)
• YOLOv5m: Medium (42MB)
• YOLOv5l: Large (90MB)
• YOLOv5x: Extra Large (166MB, แม่นสุด)

เหมาะสำหรับงาน:

งานที่ต้องการความยืดหยุ่น เช่น การทดลองและการวิจัย, โปรเจกต์ที่ต้องการปรับแต่งบ่อย, การ Deploy บน Cloud, ระบบที่ต้องการ Model หลายขนาด, การทำ Transfer Learning

v5

YOLO v5 (2020)

Unofficial - PyTorch

ผู้พัฒนา: Ultralytics (Glenn Jocher)
จุดเด่น: เปลี่ยนจาก Darknet เป็น PyTorch, ใช้งานง่ายมาก, ได้รับความนิยมสูง

จุดเด่น:

• เขียนด้วย PyTorch (ใช้ง่ายกว่า Darknet)
• Auto-Anchor optimization
• รองรับ training, export, deployment สะดวก
• Focus layer สำหรับ downsampling
• Built-in augmentation techniques
• Weights & Biases integration

Model Variants:

• YOLOv5n: Nano (1.9MB, เร็วที่สุด)
• YOLOv5s: Small (14MB, สมดุล)
• YOLOv5m: Medium (42MB)
• YOLOv5l: Large (90MB)
• YOLOv5x: Extra Large (166MB, แม่นสุด)

เหมาะสำหรับงาน:

งาน production จริง, edge devices, mobile AI เพราะยืดหยุ่นและง่ายต่อการ deploy, งานที่ต้องการความยืดหยุ่น เช่น การทดลองและการวิจัย, โปรเจกต์ที่ต้องการปรับแต่งบ่อย

v6

YOLO v6 (2022)

Industrial Focus

ผู้พัฒนา: Meituan
การปรับปรุง: Backbone, Neck, Label assignment เน้นงานอุตสาหกรรม

จุดเด่น:

• เน้นการใช้งานในอุตสาหกรรม
• เร็วมาก (1162 FPS บน CPU บางรุ่น)
• RepBlock สำหรับ inference
• Anchor-free design
• Improved training strategies
• Better industrial deployment

ประสิทธิภาพ:

• ดีขึ้นโดยเฉพาะงานอุตสาหกรรม
• เหมาะกับ edge deployment
• ใช้ในระบบอีคอมเมิร์ซจริง
• Optimized สำหรับ production

เหมาะสำหรับงาน:

งาน real-world production เช่น ตรวจสอบสินค้า, logistics, automated QC, อุตสาหกรรมที่ต้องการประมวลผลเร็วมาก, งาน High-throughput processing

v7

YOLO v7 (2022)

SOTA Speed+Accuracy

ผู้พัฒนา: Wong Kin Yiu (ทีมเดียวกับ YOLOv4)
เทคนิคใหม่: E-ELAN, Trainable Bag-of-Freebies, Auxiliary Head

จุดเด่น:

• Extended ELAN (E-ELAN)
• Model scaling สำหรับ concatenation
• Bag of freebies ขั้นสูง
• Real-time ที่แม่นยำที่สุดในขณะนั้น
• Compound scaling

ประสิทธิภาพ:

• เร็วกว่ารุ่นอื่น (state-of-the-art)
• mAP ดีขึ้นกว่า YOLOv5/v6
• ความนิยมสูงในงานวิจัย
• Balance ดีระหว่างความเร็วและความแม่นยำ

เหมาะสำหรับงาน:

งานที่ต้องการ high accuracy + high speed เช่น รถยนต์ไร้คนขับ (autonomous driving), AI camera ขั้นสูง, งานวิจัยที่ต้องการ Performance สูงสุด

v8+

YOLO v8, v9, YOLO-NAS (2023+)

ปัจจุบัน

YOLOv8: Ultralytics - Unified framework
YOLOv9: GELAN + PGI (2024)
YOLO-NAS: Neural Architecture Search (2023)

YOLOv8 นวัตกรรม:

• Anchor-free design
• C2f modules (แทน C3)
• Decoupled head
• Multi-task: Detection, Segmentation, Classification
• Python-native API ใช้ง่ายที่สุด
• เร็วขึ้น 2x จาก v5

รุ่นใหม่ล่าสุด:

• YOLOv9: GELAN backbone, PGI
• YOLO-NAS: Auto-optimized architecture
• mAP50-95: 53.9% (YOLOv8x)
• Speed: 280 FPS (A100)
• สนับสนุน Export หลาย format

เหมาะสำหรับงาน:

YOLOv8: งานครบวงจร Computer Vision, Web API, Robotics, AIoT
YOLOv9: Cutting-edge AI, Autonomous Systems
YOLO-NAS: การแพทย์, industrial QC ขั้นสูง (precision สูงสุด)

v10+

YOLO Unofficial & Research Variants (v10-v12+)

Experimental

การพัฒนาต่อเนื่อง: ชุมชนนักพัฒนาและสถาบันวิจัยต่างๆ
เวอร์ชันปัจจุบัน: มีการพัฒนาจนถึงเวอร์ชัน 12 และยังคงเพิ่มขึ้น

แนวโน้มการพัฒนา:

• การรวม Vision Transformer (ViT)
• Attention mechanisms ขั้นสูง
• Efficient model architectures
• Specialized domain adaptations
• Quantum computing integration

Research Directions:

• 3D Object Detection
• Multi-modal fusion
• Edge-optimized variants
• Domain-specific optimizations
• Federated learning approaches

สิ่งที่ควรทราบ:

เวอร์ชัน unofficial และ research variants มักเน้นการทดลองเทคนิคใหม่ๆ อาจไม่เสถียรสำหรับการใช้งานจริง แต่เป็นแหล่งนวัตกรรมสำคัญ การเลือกใช้ควรพิจารณา stability และ community support

การเลือกใช้ YOLO สำหรับ Gauge Detection

🎯 ทำไม YOLO เหมาะกับการอ่านมาตรวัด?

Real-time Detection

ตรวจจับและอ่านค่ามาตรวัดได้ทันที ไม่ต้องรอประมวลผลนาน

Precise Localization

หาตำแหน่งเข็มและหน้าปัดได้อย่างแม่นยำ

Multi-Object Detection

อ่านหลายมาตรวัดพร้อมกันในภาพเดียว

Edge Deployment

ทำงานได้บนอุปกรณ์ edge โดยไม่ต้องใช้ server

Industrial Robustness

ทนต่อสภาวะแสงและมุมกล้องที่หลากหลาย

Scalable Architecture

ขยายระบบได้ง่าย รองรับมาตรวัดหลากหลายแบบ

🔧 เวอร์ชั่นที่แนะนำสำหรับแต่ละงาน

Production Ready

YOLO v8s

สำหรับการใช้งานจริงในโรงงาน มี Unity API และ documentation ครบถ้วน

YOLO v5s

มั่นคง เสถียร มี community support ดี เหมาะสำหรับระบบต้องการความน่าเชื่อถือสูง

High Speed

YOLO v6s

ความเร็วสูงสุด >1000 FPS เหมาะสำหรับการตรวจสอบแบบ real-time

YOLO v5s

สมดุลระหว่างความเร็วและความแม่นยำ เหมาะสำหรับ mobile deployment

High Accuracy

YOLO v9

ความแม่นยำสูงสุด เหมาะสำหรับมาตรวัดที่ต้องการความแม่นยำสูง

YOLO v7

สมดุลดี accuracy สูง มี official support ยาวนาน

💡 Tips สำหรับการ Implementation

• เริ่มต้นด้วย YOLO v8s สำหรับ proof of concept
• ใช้ pre-trained weights แล้ว fine-tune ด้วย gauge dataset
• ทดสอบหลาย model size (s, m, l, x) เพื่อหา sweet spot

• ปรับ confidence threshold ตาม use case (0.25-0.7)
• ใช้ data augmentation เพื่อจำลองสภาวะแสงต่างๆ
• monitor model performance และ update เป็นระยะ

เปรียบเทียบเวอร์ชัน YOLO

ประสิทธิภาพและความเหมาะสมในงานต่างๆ

Version	Year	mAP (%)	FPS	Model Size	Best For
YOLO v1	2016	63.4	45	~200MB	Speed > Accuracy
YOLO v2	2017	78.6	67	~190MB	Multi-class Detection
YOLO v3	2018	55.3	20	~240MB	Small Objects
YOLO v4	2020	43.5	65	~245MB	Industrial Balance
YOLO v5s	2020	37.4	714	14MB	PyTorch Flexibility
YOLO v6s	2022	45.0	1162	18MB	Ultra Speed Industrial
YOLO v7	2022	51.4	161	75MB	SOTA Accuracy+Speed
YOLO v8s ⭐	2023	44.9	280	22MB	Multi-task Unified
YOLO-NAS	2023	47.5	238	68MB	Auto-Optimized
YOLO v9	2024	53.0	192	101MB	Cutting-edge
YOLO v10+	2024+	Varies	Varies	Varies	Experimental/Research

หมายเหตุ: ข้อมูลประสิทธิภาพอาจแตกต่างกันตาม dataset, hardware, และการตั้งค่า | ⭐ = แนะนำสำหรับการใช้งานทั่วไป

งานที่ต้องการความเร็ว

แนะนำ: YOLOv6, YOLOv5n

• Real-time video streaming
• Edge computing applications
• High-throughput processing
• Resource-constrained environments
• การประมวลผลแบบ Batch ขนาดใหญ่

งานที่ต้องการความแม่นยำ

แนะนำ: YOLOv7, YOLOv8x

• Medical imaging analysis
• Quality control inspection
• Scientific research
• Safety-critical applications
• การตรวจจับข้อบกพร่องขนาดเล็ก

งานที่ต้องการความสมดุล

แนะนำ: YOLOv8s, YOLOv5s

• Industrial automation
• Security surveillance
• Autonomous vehicles
• Smart city applications
• การตรวจสอบเกจและมิเตอร์

คุณสมบัติของ YOLOv8

เวอร์ชันล่าสุดที่ใช้ในระบบ GaugeSnap

การปรับปรุงทางเทคนิค

Anchor-Free Design

ไม่ต้องใช้ anchor boxes ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ทำให้มีความยืดหยุ่นมากขึ้น

• ลดความซับซ้อนของโมเดล
• เพิ่มความแม่นยำในการตรวจจับ
• ง่ายต่อการปรับแต่ง

New Backbone

ใช้ C2f modules แทน C3 เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการสกัด features

• การไหลของข้อมูลที่ดีขึ้น
• ลดการใช้พารามิเตอร์
• เพิ่มความเร็วในการประมวลผล

ประสิทธิภาพการทำงาน

97.8%

mAP@0.5

Mean Average Precision

60

FPS

16ms

Latency

6MB

Model Size

2.8

GFLOPs

Performance by Gauge Type

Pressure Gauges 98.5%

Temperature Gauges 97.2%

1. Backbone Network

ใช้ Convolutional Neural Network สำหรับสกัด features จากภาพ

v1-v3: Darknet (19, 53 layers)
v4: CSPDarknet53
v5: CSP-Darknet + Focus
v8: CSPDarknet + C2f modules

2. Neck (Feature Fusion)

รวม features จากชั้นต่างๆ เพื่อตรวจจับวัตถุหลายขนาด

v3: Feature Pyramid Network (FPN)
v4: PANet (Path Aggregation)
v5/v8: PANet + PAN

3. Detection Head

ทำนาย bounding boxes และ class probabilities

Coupled Head: v1-v7 (แชร์ features)
Decoupled Head: v8 (แยก classification และ regression)
Output: [x, y, w, h, confidence, class_probs]

Loss Functions & Training

Loss Components

Localization Loss:
MSE (v1-v3) → IoU Loss (v4+)
Classification Loss:
CrossEntropy → Binary CrossEntropy
Objectness Loss:
Binary CrossEntropy

Training Strategies

Data Augmentation: Mosaic, Mixup, CutMix
Multi-scale Training: 320×320 to 608×608
Label Smoothing: ลดการ overfitting
Warm-up: ค่อยๆ เพิ่ม learning rate
Cosine Annealing: การปรับ learning rate

Optimization Techniques

NMS: Non-Maximum Suppression
TTA: Test Time Augmentation
Model Pruning: ลดขนาดโมเดล
Quantization: INT8 สำหรับ inference
TensorRT: GPU optimization

ตัวอย่างการใช้งาน

การประยุกต์ใช้ YOLO ในสถานการณ์จริง

โรงงานปิโตรเคมี

ใช้ YOLO ตรวจจับเกจแรงดันหลายตัวในภาพจากกล้องวงจรปิด ครอบคลุมพื้นที่ทั้งโรงงาน

Scenario:

กล้อง 1 ตัว ติดตั้งครอบคลุมเกจ 8 ตัว ในห้องควบคุมแรงดัน

Challenge:

เกจมีขนาดและตำแหน่งต่างกัน บางตัวอยู่ไกลจากกล้อง

Solution:

YOLO ตรวจจับเกจทั้งหมดในครั้งเดียว จากนั้นส่งต่อให้ CNN วิเคราะห์แต่ละเกจ

Result:

ประหยัดเวลาจากการตรวจสอบทีละเกจ 480 วินาที เหลือ 3 วินาที

การใช้งาน Python

ตัวอย่างโค้ดการใช้ YOLOv8 สำหรับตรวจจับเกจ

# YOLOv8 Gauge Detection
from ultralytics import YOLO
import cv2

# Load model
model = YOLO('gauge_detection_v8.pt')

# Load image
image = cv2.imread('factory_gauges.jpg')

# Run detection
results = model(image)

# Process results
for r in results:
    boxes = r.boxes
    for box in boxes:
        # Get coordinates
        x1, y1, x2, y2 = box.xyxy[0]
        confidence = box.conf[0]
        class_id = box.cls[0]
        
        if confidence > 0.85:
            # Extract gauge ROI
            gauge_roi = image[y1:y2, x1:x2]
            
            # Send to CNN for reading
            value = cnn_gauge_reader(gauge_roi)
            
            print(f"Gauge {class_id}: {value}")

เทคโนโลยีที่เกี่ยวข้อง

เทคโนโลยีอื่นๆ ที่ทำงานร่วมกับ YOLO