งานวิจัยมีวัตถุประสงค์เพื่อ 1)พัฒนาแบบจ าลองตรวจจับข้อบกพร่องของรอยเชื่อมด้วยสถาปัตยกรรม YOLO จ านวน 3 เวอร์ชัน2) เปรียบเทียบประสิทธิภาพของแบบจ าลอง YOLOv11l, YOLOv12lและ YOLOv26lภายใต้เงื่อนไขการทดลองเดียวกัน 3) วิเคราะห์ผลการตรวจจับข้อบกพร่องของรอยเชื่อมรายคลาส ได้แก่ รอยแตก (Crack), รูพรุน (Porosity), สะเก็ดเชื่อม (Spatter) และแนวเชื่อม (Weld Line)4) พัฒนาเว็บแอปพลิเคชันต้นแบบส าหรับการตรวจจับข้อบกพร่องของรอยเชื่อมโดยท าการศึกษาชุดข้อมูลจาก Roboflow Universe จ านวน 5,544 ภาพ และท าการประเมินผลด้วยตัวชี้วัด ผลการทดลองพบว่า YOLOv26l ให้ประสิทธิภาพสูงที่สุด โดยเฉพาะเมื่อฝึกที่ 300 epochs ซึ่งให้ค่า Precision = 0.91, Recall = 0.876, mAP50 = 0.908,mAP50–95 = 0.773และ F1-score = 0.89แสดงถึงความสามารถในการตรวจจับและระบุต าแหน่งข้อบกพร่องได้อย่างแม่นย าเหนือกว่าโมเดลอื่น นอกจากนี้ผลการวิเคราะห์รายคลาสชี้ว่าโมเดลสามารถจ าแนก Crack และ Weld Line ได้ดีอย่างสม ่าเสมอ ขณะที่ Porosity และ Spatter ยังคงมีความท้าทายเนื่องจากความคล้ายคลึงกับพื้นหลัง ทั้งนี้โมเดล YOLOv26l ถูกน าไปประยุกต์ใช้งานบนเว็บแอปพลิเคชันที่พัฒนาขึ้น ซึ่งสามารถใช้ตรวจจับข้อบกพร่องในสภาพแวดล้อมจริงได้อย่างมีประสิทธิภาพ สะท้อนศักยภาพของสถาปัตยกรรม YOLO รุ่นใหม่ส าหรับการตรวจสอบคุณภาพรอยเชื่อมในภาคอุตสาหกรรมอย่างไรก็ตามงานวิจัยนี้ยังมีข้อจ ากัดจากการใช้ชุดข้อมูลสาธารณะเพียงชุดเดียว จึงอาจยังไม่ครอบคลุมสภาพแวดล้อมจริงทั้งหมด