На сегодняшнем рынке все более конкурентоспособного производства текстиля качество продукции стало ключевым фактором в достижении успеха. В реальном производственном процессе многие компании были страдают такими проблемами, как частые дефекты ткани, нестабильная ручная проверка и высокие затраты на переработку. Как сократить отходы и повысить эффективность при обеспечении качества? Технология визуального распознавания ИИ становится мощным помощником в стремлении к высококачественному развитию.

Традиционная проверка ткани в первую очередь опирается на ручные методы, где операторы визуально осматривают поверхность тканей на основе их опыта для выявления дыр, нефтяных пятен, дефектов пряжи и других проблем. Однако этот метод имеет очевидные недостатки:

Визуальная усталость влияет на суждение: долгосрочная проверка может легко привести к невнимательности, особенно в операции ночной смены, а уровень пропущенной проверки значительно увеличивается.

Несовместимые искусственные стандарты: каждый инспектор имеет разные стандарты суждения, что приводит к недостаточной последовательности в проверке.

Скорость трудно соответствовать ритму производственной линии: скорость ручной проверки намного медленнее, чем современное высокоскоростное ткачество и печать, а также оборудование для окрашивания, которое может легко сформировать узкое место.

Эти проблемы приводят к тому, что большое количество скрытых дефектов поступает в последующие процессы, в конечном итоге приводят к переделке, отказам, жалобам клиентов и даже на ущерб репутации бренда.

Сочетание искусственного интеллекта и промышленности привело к появлению систем визуального распознавания ИИ. Эта система обычно состоит из камер высокой четкости, модулей обработки изображений и алгоритмов глубокого обучения, которые могут достичь высокопроизводительного сканирования в реальном времени и интеллектуального анализа поверхности тканей.

Его преимущества отражаются в следующих аспектах:

На систему ИИ не влияют изменения в окружающей среде, факторы времени или эксплуатационные эмоции, и она может работать 24 часа в сутки, всегда сохраняя высокие возможности распознавания согласованности и устраняя проблему неправильного решения ручной усталости.

Скорость обнаружения современного оборудования для проверки ткани ИИ может быть синхронизирована с высокоскоростными ткацкими машинами или окрашиванием и отделкой производственных линий, без остановки для проверки, и точная идентификация может быть завершена без прерывания производственного ритма.

Система визуального распознавания ИИ оснащена промышленной камерой с высоким разрешением в сочетании с глубоким алгоритмом обучения, который может идентифицировать сотни общих дефектов, включая выходы, узлы пряжи, различия в цвете, загрязнение, сломанные утомительные и т. Д., И могут даже сделать интеллектуальную классификацию и маркировку в соответствии с формой и положением дефектов.

Система автоматически записывает местоположение, тип, количество и другие данные дефектов, а также генерировать карты и отчеты, что будет способствовать быстрому позиционированию и обзору инспекторов качества, что значительно повысит эффективность переделки. В то же время он также поддерживает стыковку с помощью системы MES для достижения прослеживаемости полного процесса.

Снижение скорости дефектов непосредственно приводит к экономии сырья и повышению эффективности производства. Каждый кусок дефектной ткани, который точно определяется и удаляется, является потерей, восстановленной для предприятия.

В прошлом повторяющийся переработка и целая партия возвращаются из -за «пропущенная проверка », теперь были точно обнаружены и изолированы в начале производства посредством визуального распознавания ИИ, избегая расширения проблемы из источника. В то же время предприятиям больше не нужно полагаться на многослойное руководство по ремонту », чтобы обеспечить качество. Это изменение особенно важно сегодня, когда затраты на рабочую силу продолжают расти.

Кроме того, поскольку требования клиентов к качеству продолжают расти, согласованность продукта и стабильность стали важными критериями для крупных клиентов для размещения заказов. Точная запись и отслеживание проверки ткани ИИ обеспечивают прочную основу для предприятий, чтобы выиграть высококачественные заказы и улучшить власть переговоров.

В отличие от традиционного обнаружения на основе правил, визуальное распознавание ИИ основано на алгоритмах глубокого обучения. Это означает, что он не укрепляет стандарты для оценки дефектов, но образует более гибкую и точную модель суждения после постоянного изучения массивных образцов дефектов ткани.

По мере того, как система работает дольше, чем больше типов ткани и образцов дефектов существует, тем сильнее становится способность распознавания системы, и она может даже идентифицировать «скрытые дефекты », которые трудно обнаружить вручную - это ядро ​​системы AI «Стало умнее с использованием ».

Будь то легкий шифон, тяжелая джинсовая ткань или растяжка, система визуального распознавания ИИ может вносить интеллектуальные корректировки на основе текстуры ткани, структуры ткани и других характеристик.

Для тканей с глянцевыми или отражающими свойствами система ИИ автоматически отрегулирует параметры заполнения и параметры визуализации, чтобы избежать неправильного суждения, вызванного 'Light Interference '. Для упругих или нерегулярных тканей высокоскоростные алгоритмы компенсации движения используются для обеспечения непрерывности и стабильности изображения, действительно достигая адаптации »к нескольким категориям и адаптации к нескольким процессам ».

Визуальное распознавание AI - это не только замена оборудования для проверки ткани, но и ключевым инструментом для текстильных компаний, чтобы двигаться в направлении интеллектуального производства и точного контроля качества. Сокращение ставок дефектов, сокращение отходов переделки и улучшение консистенции качества позволяет компаниям выделиться во все более жесткой рыночной конкуренции.

В будущем эта интеллектуальная технология идентификации будет глубоко интегрирована с системами управления производством и складированными и логистическими системами для достижения мониторинга качества полного процесса от въезда сырья на завод до доставки готовых продуктов, по-настоящему двигаться к цифровой текстильной фабрике с 'без слепых пятен и нулевых отходов '.