Nahtlose Qualität: Klassifizierung von Nähnähten auf einem bewegten Förderband mit KI

In der Welt der Bekleidungs- und Textilindustrie ist die naht ist die Grundlage der Qualität. Ein perfekt genähtes Nahtwerk sorgt für Langlebigkeit, Komfort und Ästhetik. Die Einheitlichkeit und Einheitlichkeit der Nähte über Tausende von Stoffstücken hinweg zu überprüfen, die sich schnell auf einem Förderband bewegen, war jedoch immer ein Engpass, da man sich auf die Geschwindigkeit und Einheitlichkeit des menschlichen Auges verlassen musste.

Heute wird diese Herausforderung durch fortschrittliche maschinenvision systeme, die von künstlicher Intelligenz betrieben werden. Diese Systeme können nicht nur Fehler wie übersprungene Stiche oder Schnörkel erkennen, sondern auch einteilen die Qualität und Art der Nähte in Echtzeit, wodurch der endgültige Qualitätskontrollprozess mit beispielloser Geschwindigkeit und Präzision abgeschlossen wird.

ein. Warum die Nähinspektion eine große Herausforderung darstellt

Die Inspektion von Nähstellen ist aufgrund von drei Schlüsselfaktoren, die die traditionelle Automatisierung herausfordern, grundsätzlich schwierig:

1. Die Bewegungsausblendung: Das Kleidungsstück ist auf einem beweglichen Förderband. Um ein klares Bild von einem empfindlichen, kontrastreichen Element wie einer Naht zu machen, braucht man spezielle Hardware, um die Bewegung einzufrieren.

2. Die Variabilität der Stoffe: Die Stoffoberfläche ist oft texturiert, dehnbar, musterhaft oder reflektierend. Diese Schwankungen können das Licht stören und es schwierig machen, einen echten Mangel von einer normalen Falte oder einem normalen Muster zu unterscheiden.

3. Die Fehler Subtilität: Kritische Mängel wie übersprungenen Stich , ein Gewindebruch oder schnüffeln (wo sich der Stoff versammelt) oft subtil und topologisch (Höhen- oder Formänderungen) sind und eine spezielle Beleuchtung erfordern, um sie sichtbar zu machen.

ich bin nicht derjenige. Die Vision: Einfrieren, Licht und Lernen

Um eine Naht auf einer sich bewegenden Linie zuverlässig zu prüfen und zu klassifizieren, muss das maschinelle Sichtsystem drei gleichzeitige, präzise Schritte ausführen:

1. Bewegungsstopp mit Blitzbeleuchtung (Das Einfrieren)

Da sich das Förderband schnell bewegt, kann das System nicht auf ein Bild mit langer Belichtungszeit zurückgreifen. Stattdessen verwendet es blitzbeleuchtung —einen kurzen, intensiven Lichtblitz, der perfekt mit dem Verschluss des Kamerasensors synchronisiert ist. Dieser Lichtimpuls ist so kurz (oft im Mikrosekundenbereich), dass er die bewegung der Naht effektiv einfriert und ein kristallklares Bild ohne Bewegungsunschärfe ergibt.

2. Spezialisierte Beleuchtung zur Klassifizierung (Das Licht)

Die Nahtprüfung hängt weniger von der Helligkeit als vielmehr von Kontrast und Textur ab. Das System verwendet spezifische Beleuchtungstechniken, um die Topografie der Naht hervorzuheben:

(1). Beleuchtung unter niedrigem Winkel (Dunkelfeld): Licht wird in einem sehr flachen Winkel über die Stoffoberfläche geleitet. Auf einer glatten, fehlerfreien Oberfläche wird das Licht von der Kamera weg reflektiert. Die leicht erhabene Nahtkante einer guten Naht, ein Fadenbruch oder die Unregelmäßigkeit einer Kräuselung hingegen verteilung das Licht, wodurch der Fehler als helle, kontrastreiche Erscheinung vor dunklem Hintergrund sichtbar wird.

(2). Diffuse Kuppelbeleuchtung: Diese wird verwendet, um die nähtyp (z. B. Flachnaht, Französische Naht oder einfacher Überwendling) zu klassifizieren. Ein weiches, gleichmäßiges Licht aus allen Richtungen hilft der KI, die breiten, klar definierten Kanten und Schatten zu erkennen, die die gesamte Konstruktion der Naht charakterisieren, und ermöglicht eine genaue Identifizierung.

3. KI für sofortige Entscheidungsfindung (Das Lernen)

Die Kamera erfasst das Bild, und die Bildverarbeitungssoftware übernimmt, häufig unter Nutzung von Deep-Learning-(DL)- modellen.

(1). Einstufung: Das DL-Modell, das an Tausenden von Beispielen trainiert wurde, klassifiziert sofort den Nahttyp (z. B. „Dies ist eine Französische Naht“), um die korrekten Prüfparameter anzuwenden.

(2). Fehlererkennung: Die KI erkennt Anomalien (helle Stellen durch einen Fadenbruch oder dunkle Schatten durch Faltenbildung) und vergleicht sie mit akzeptablen Toleranzgrenzen, wodurch Fehler wie:

Ausgelassene Stiche: Lücken im Steppmuster.

Faltenbildung: Wellige, ungleichmäßige Zusammenziehung des Gewebes.

Roping: Ein unsachgemäß gespannter Stich, der dazu führt, dass die Naht sich verdreht.

Das Ergebnis ist eine zuverlässige, objektive Qualitätsbewertung, die in einem Bruchteil einer Sekunde erfolgt und die sofortige Ablehnung oder Sortierung fehlerhafter Teile ermöglicht.

Drei. Der Faden der Zukunft

Die automatisierte Nähteinspektion auf einem bewegten Förderband ist jetzt Realität. Diese Technologie senkt die Rückrufquoten, verbessert die Gesamtqualität der Produkte erheblich und reduziert die Arbeitskosten, die mit manuellen Inspektionen verbunden sind. Für Hersteller bietet sie die Sicherheit, dass jedes Produkt, das die Fertigungsstraße verlässt, den exakten, fehlerfreien Standards entspricht, die der Markt verlangt.

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