В традиционных процессах проверки ткани выявление дефектов, таких как сломанные концы, масляные пятна и дыры, во многом зависит от опыта и сосредоточенности инспектора. Однако по мере того, как скорость производства увеличивается, а структура ткани становится более сложной, ручные методы с трудом сохраняют стабильность и последовательность.

Инспекция ткани с использованием искусственного интеллекта использует компьютерное зрение и технологию глубокого обучения для автоматизированного, непрерывного и стандартизированного выявления дефектов поверхности.

1. Получение изображений высокого разрешения: восстановление реальных условий поверхности.

Первым шагом в проверке ИИ является высокоскоростное получение изображения движущейся ткани высокой четкости. Промышленные камеры непрерывно фиксируют детали ткани на высоких скоростях, гарантируя, что сломанные концы, небольшие масляные пятна или мельчайшие дырки не будут упущены из виду.

По сравнению с традиционным ручным визуальным осмотром на этот этап не влияет усталость глаз или субъективное суждение, что обеспечивает стабильную основу данных для последующей идентификации.

2. Как алгоритмы ИИ выявляют сломанные концы

Сломанные концы обычно проявляются как нарушение непрерывности структуры ткани или аномальные изменения в регулярности текстуры. В системе проверки ткани AI алгоритм моделирует особенности текстуры ткани, обучаясь на огромном количестве нормальных и аномальных образцов:

Автоматически определяет ненормальные прерывания в направлениях основы и утка.

Быстро находит сломанные кончики, сравнивая их с нормальной структурой ткани.

Обеспечивает стабильную идентификацию даже в плотных или сложных переплетенных структурах.

Это позволяет ИИ более эффективно, чем люди, обнаруживать «легко упускаемые из виду» структурные дефекты во время непрерывного производства.

3. Как ИИ определяет масляные пятна и цветовые оттенки

Дефекты, такие как масляные пятна и цветовые оттенки, обычно проявляются как локальные отклонения цвета, отражения или яркости. Система проверки ткани с искусственным интеллектом выполняет многомерный анализ особенностей изображения, чтобы:

Определите распределение цветов, не соответствующее фоновой ткани.

Анализируйте области с аномальной яркостью и контрастностью.

Различают преднамеренные текстуры процесса и непреднамеренное загрязнение.

Благодаря непрерывному глубокому обучению искусственного интеллекта система становится более адаптивной к появлению масляных пятен на различных тканях и процессах окрашивания.

4. Как ИИ обнаруживает дыры

Отверстия — это серьезные дефекты разнообразной формы, значительно различающиеся по размеру и морфологии краев. В процессе проверки ткани ИИ сочетает распознавание формы с региональным анализом:

Определяет области, где непрерывность поверхности отсутствует.

Анализирует разницу между краями отверстий и текстурой фона.

Автоматически определяет размер и уровень серьезности дыры.

По сравнению с ручным контролем, искусственный интеллект обеспечивает стабильное обнаружение даже на высоких рабочих скоростях, сводя к минимуму риск пропуска проверок.

5. От идентификации к данным: ценность проверки ткани искусственным интеллектом выходит за рамки «видения»

В отличие от традиционного контроля, машина для проверки тканей с искусственным интеллектом не только выявляет дефекты, но и преобразует результаты в данные, необходимые для принятия мер:

Автоматически записывает типы, местоположения и распространение дефектов.

Формирует отслеживаемые отчеты о проверке качества.

Обеспечивает основу для последующей оптимизации процесса и анализа качества.

Это превращает проверку ткани из «оценки результата» в «управление процессом».

6. Практическое применение промышленной проверки ткани с использованием искусственного интеллекта.

В реальных производственных средах системы контроля искусственного интеллекта должны сочетать стабильность, скорость и адаптируемость. Автоматическая камера инспекционная машина SUNTECH разработана специально для требований промышленного применения, поддерживает непрерывный автоматический контроль и адаптируется к различным тканям и сценариям производства.

Заключение

ИИ выявляет поверхностные дефекты, такие как сломанные концы, масляные пятна и дыры, посредством получения изображений, распознавания функций и моделей глубокого обучения. По сравнению с ручными методами проверка тканей с помощью искусственного интеллекта предлагает значительные преимущества в стабильности, эффективности и цифровизации, становясь основной технологией современного контроля тканей.