シームレスな品質：AIを用いて移動するコンベア上の縫製糸目を分類

アパレルおよび繊維製造の世界では、 継ぎ目 縫い目が品質の基盤である。完璧に縫製された縫い目は、耐久性、快適性、美観を保証する。しかし、コンベアベルト上で高速で移動する何千枚もの生地における縫い目の一貫性と完全性を検査することは、常に課題であり、これまで人間の目による速度と一貫性に依存してきた。

今日、この課題は人工知能（AI）を搭載した高度な マシンビジョン システムによって解決されつつある。これらのシステムは、飛ばし縫いやシワ（プucker）などの欠陥を検出するだけでなく、実時間で縫い目の品質や種類を 分類 分類することも可能となり、最終品質管理工程に前例のないスピードと精度をもたらしている。

一. 縫い目検査が大きな課題となる理由

従来の自動化にとって難しい、以下の3つの要因により、縫製縫い目の検査は本質的に困難である：

1. モーションブラー： 衣料品は移動するコンベア上にあります。縫い目のような繊細でコントラストの高い部分を鮮明に捉えるには、動きを瞬時に止めて画像を取得できる特殊なハードウェアが必要です。

2. 生地のばらつき： 生地の表面は凹凸があったり、伸縮性や柄があり、あるいは光を反射する場合があります。こうした変化が照明に干渉し、しわや模様と実際に存在する欠陥との区別を困難にすることがあります。

3. 欠陥の微細さ： 重要な欠陥、例えば 飛び針 、糸の切断、または シワ寄り （生地がよれる現象）は、しばしば非常に微細であり、形状的なもの（高さや形状の変化）であるため、それを可視化するには特殊な照明が必要です。

二. ビジョンシステムの設計：動きを止め、適切に照らし、学習させる

移動するライン上の継ぎ目を確実に検査および分類するためには、マシンビジョンシステムが3つの同時かつ精密なステップを実行する必要があります。

1. ストロボ照明による動きの停止（フリーズ）

コンベアは高速で移動しているため、システムは長時間露光の画像に頼ることはできません。その代わりに ストロボ照明 —カメラのシャッターと完全に同期した、短時間で高強度の閃光—を使用します。この光のパルスは非常に短く（通常はマイクロ秒単位）であり、結果として継ぎ目の 動きを凍結 し、ブレのない極めて鮮明な画像を得ることができます。

2. 分類のための特殊照明（ライティング）

継ぎ目の検査では明るさよりもコントラストとテクスチャが重要です。システムは継ぎ目の表面形状を浮き彫りにするために、特定の照明技術を使用します。

(1). 低角度照明（ダークフィールド） 光を生地表面に対して非常に低い角度から照射します。滑らかで欠陥のない表面では、光はカメラから離れて反射します。しかし、しっかりとした縫い目や糸の切断、またはシワ（ポッキング）の不規則な盛り上がり部分は 散布 光を散乱させ、暗い背景に対して明るくコントラストの高い特徴として欠陥が浮き彫りになります。

(2). 拡散ドーム照明： これは 縫い目の種類 （例：フラットフェル、フランス式縫い、シンプルオーバーロックなど）を分類するために使用されます。全方向から均一で柔らかい光を当てることで、AIは縫い目の構造全体に特徴的な、広範で明確なエッジや影を認識しやすくなり、正確な識別を支援します。

3. インスタント意思決定のためのAI（学習）

カメラが画像を取得し、その後、画像処理ソフトウェアが処理を引き継ぎます。このソフトウェアは多くの場合 ディープラーニング（DL） モデルを活用しています。

(1). 分類： 数千の例に基づいて学習されたDLモデルは、縫い目の種類（例：「これはマチ針縫いです」）を瞬時に分類し、正しい検査パラメータを適用します。

(2). 欠陥検出： AIは異常（糸の切断による明るい斑点や、シワによる暗い影など）を特定し、許容範囲内かどうかと比較することで、以下の欠陥を検出します。

飛針： ステッチパターンに現れる隙間。

シワ（プucker）： 生地が波打ち、均一でない状態で寄ること。

ロープ状形成： 糸の張力が不適切なために縫い目がねじれる現象。

その結果、数分の1秒で信頼性が高く客観的な品質評価が可能となり、不良品を即座に排除または選別できます。

三. 未来の糸

移動するコンベア上の自動縫い目検査が現実のものとなりました。この技術により、リコール率の低下、製品全体の品質の大幅な向上、および手作業による検査に伴う労働コストの削減が実現されています。製造業者にとっては、生産ラインから出荷されるすべての製品が市場が求める正確で完璧な基準を満たしているという安心感を提供します。

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