Qualité sans faille : classification des coutures sur un convoyeur en mouvement à l'aide de l'IA

Dans le monde de la fabrication de vêtements et de textiles, la jointure est le fondement de la qualité. Une couture parfaitement réalisée assure durabilité, confort et esthétique. Pourtant, l'inspection de la régularité et de l'intégrité des coutures sur des milliers de pièces de tissu circulant rapidement sur une bande transporteuse a toujours été un goulot d'étranglement, dépendant de la rapidité et de la constance de l’œil humain.

Aujourd'hui, ce défi est relevé grâce à des systèmes avancés vision machine pilotés par l'intelligence artificielle. Ces systèmes peuvent non seulement détecter des défauts comme des points manqués ou des froncements, mais aussi classifier évaluer en temps réel la qualité et le type de couture, apportant une rapidité et une précision sans précédent au processus final de contrôle qualité.

I. Pourquoi l'inspection des coutures est un défi majeur

L'inspection des coutures est fondamentalement difficile en raison de trois facteurs clés qui remettent en question l'automatisation traditionnelle :

1. Flou de mouvement : Le vêtement est sur un convoyeur en mouvement. La capture d'une image nette et claire d'un élément délicat à fort contraste, comme une couture, nécessite un matériel spécialisé pour figer le mouvement.

2. Variabilité du tissu : Les surfaces de tissu sont souvent texturées, extensibles, imprimées ou réfléchissantes. Ces variations peuvent perturber l'éclairage, rendant difficile la distinction entre un vrai défaut et un pli normal ou un motif.

3. Subtilité des défauts : Les défauts critiques, tels qu'une maille sautée , une rupture de fil ou froncement (lorsque le tissu se ride), sont souvent subtils et topologiques (changements de hauteur ou de forme), ce qui exige un éclairage spécialisé pour les rendre visibles.

II. Le plan du système de vision : figer, éclairer et apprendre

Pour inspecter et classer de manière fiable une soudure sur une ligne en mouvement, le système de vision industrielle doit exécuter trois étapes précises simultanément :

1. Arrêt du mouvement par éclairage stroboscopique (Le gel)

Étant donné que le convoyeur se déplace rapidement, le système ne peut pas s'appuyer sur une image à longue exposition. Il utilise plutôt un éclairage stroboscopique —un flash bref et de haute intensité parfaitement synchronisé avec l'obturateur de la caméra. Cette impulsion lumineuse est si courte (souvent de quelques microsecondes) qu'elle fige efficacement le mouvement de la soudure, produisant une image parfaitement nette sans flou de mouvement.

2. Éclairage spécialisé pour la classification (La lumière)

L'inspection des soudures repose moins sur la luminosité que sur le contraste et la texture. Le système utilise des techniques d'éclairage spécifiques pour mettre en valeur la topologie de la soudure :

(1). Éclairage rasant (champ sombre) Une lumière est projetée selon un angle très bas sur la surface du tissu. Sur une surface lisse et sans défaut, la lumière se réfléchit loin de la caméra. Cependant, la légère crête d'une bonne couture, une rupture du fil ou l'irrégularité due aux froncements va répartition réfléchir la lumière, faisant apparaître le défaut comme une zone lumineuse à fort contraste sur fond sombre.

(2). Éclairage diffus en dôme : Cet éclairage est utilisé pour classer le type de couture (par exemple, couture plate, couture anglaise ou simple surjet). Une lumière douce et uniforme provenant de toutes les directions permet à l'IA de distinguer les bords nets et les ombres caractéristiques de la structure générale de la couture, facilitant ainsi une identification précise.

3. IA pour prise de décision instantanée (The Learn)

La caméra capture l'image, puis le logiciel de traitement d'image, qui exploite souvent des Modèles d'apprentissage profond (Deep Learning - DL) prend le relais.

(1). Classification: Le modèle DL, entraîné sur des milliers d'exemples, classe instantanément le type de couture (par exemple, « Ceci est une couture anglée ») afin d'appliquer les bons paramètres d'inspection.

(2). Détection de défauts : L'IA identifie toute anomalie (taches claires dues à une rupture de fil ou ombres foncées causées par des fronces) et les compare aux limites de tolérance acceptables, en signalant des défauts tels que :

Points sautés : Espaces dans le motif de couture.

Frictionnement (puckering) : Regroupement ondulé et irrégulier du tissu.

Roping : Un point mal tendu qui provoque une torsion de la couture.

Le résultat est une évaluation de qualité fiable et objective effectuée en une fraction de seconde, permettant le rejet immédiat ou le tri des articles défectueux.

III. Le fil du futur

L'inspection automatisée des coutures sur un convoyeur en mouvement est désormais une réalité. Cette technologie réduit les taux de rappel, améliore considérablement la qualité globale des produits et diminue les coûts de main-d'œuvre liés à l'inspection manuelle. Pour les fabricants, elle offre la tranquillité d'esprit que chaque article quittant la chaîne répond aux normes strictes et impeccables exigées par le marché.

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