Bezproblemowa jakość: Klasyfikacja szwów krawieckich na poruszającym się taśmie z wykorzystaniem sztucznej inteligencji

W świecie odzieży i przemysłu tekstylnego, szów jest podstawą jakości. Idealnie zszyty szew zapewnia trwałość, komfort i estetykę. Jednak sprawdzanie spójności i integralności szwów na tysiącach kawałków tkaniny przesuwających się szybko taśmociągiem zawsze było wąskim gardłem, polegającym na szybkości i konsekwencji ludzkiego oka.

Dziś to wyzwanie rozwiązują zaawansowane wizja maszynowa systemy napędzane sztuczną inteligencją. Te systemy mogą nie tylko wykrywać wady takie jak pominięte ściegi czy marszczenie, ale także klasyfikować oceniać jakość i typ szwu w czasie rzeczywistym, wprowadzając bezprecedensową szybkość i precyzję do końcowego procesu kontroli jakości.

I. Dlaczego kontrola szwów stanowi duże wyzwanie

Sprawdzanie szwów jest z natury trudne ze względu na trzy kluczowe czynniki utrudniające tradycyjną automatyzację:

1. Rozmycie ruchu: Odzież znajduje się na poruszającym się taśmie transportowej. Uzyskanie ostrego, wyraźnego obrazu delikatnego elementu o wysokim kontraście, takiego jak szew, wymaga specjalistycznego sprzętu do zatrzymania ruchu.

2. Zmiennność tkaniny: Powierzchnie tkanin są często teksturalne, elastyczne, wzorzyste lub odbijające światło. Te różnice mogą zakłócać oświetlenie, przez co trudno jest odróżnić prawdziwy defekt od zwykłej zmarszczki czy wzoru.

3. Subtelność defektów: Krytyczne wady, takie jak pominięty ścieg , przerwany nitka lub marszczenie (gdzie tkanina się gromadzi), są często subtelne i topologiczne (zmiany wysokości lub kształtu), co wymaga specjalistycznego oświetlenia, aby je uwidocznić.

II. Schemat systemu wizyjnego: zatrzymaj, oświetl i naucz się

Aby niezawodnie sprawdzić i sklasyfikować szew na linii produkcyjnej w ruchu, system wizyjny musi wykonać trzy jednoczesne, precyzyjne kroki:

1. Zatrzymanie ruchu za pomocą oświetlenia błyskowego (Zamrażanie)

Ponieważ taśma przenośna porusza się szybko, system nie może polegać na długim czasie ekspozycji. Zamiast tego wykorzystuje oświetlenie błyskowe —krótki, intensywny impuls światła idealnie zsynchronizowany z migawką kamery. Ten impuls światła jest tak krótki (często trwający mikrosekundę), że skutecznie zamraża ruch szwu, co daje wyjątkowo wyraźny obraz bez rozmycia spowodowanego ruchem.

2. Specjalistyczne oświetlenie do klasyfikacji (Światło)

Inspekcja szwu zależy mniej od jasności, a bardziej od kontrastu i faktury. System wykorzystuje specyficzne techniki oświetlania, aby uwidocznić topografię szwu:

(1). Oświetlenie skośne (ciemne pole) Światło pada pod bardzo małym kątem na powierzchnię tkaniny. Na gładkiej, bezdefektowej powierzchni światło odbija się od kamery. Jednakże lekko wypukły grzbiet dobrego szwu, przerwanie nici lub nierówność garbów rozrzut odbija światło, sprawiając, że defekt pojawia się jako jasny, wysokokontrastowy element na ciemnym tle.

(2). Oświetlenie kopułowe rozproszone: Stosowane jest do klasyfikowania rodzaju szwu (np. szew płaski, szew francuski lub prosty overlock). Miękkie, jednolite oświetlenie ze wszystkich kierunków pomaga sztucznej inteligencji dostrzec szerokie, wyraźne krawędzie i cienie charakteryzujące ogólną konstrukcję szwu, ułatwiając dokładne rozpoznawanie.

3. Sztuczna inteligencja do natychmiastowego podejmowania decyzji (The Learn)

Kamera przechwytuje obraz, a następnie oprogramowanie do przetwarzania obrazu, często wykorzystujące Głęboką naukę (DL) przejmuje kontrolę.

(1). Klasyfikacja: Model DL, przeszkolony na tysiącach przykładów, natychmiast klasyfikuje typ szwu (np. "To jest szew francuski"), aby zastosować odpowiednie parametry kontroli.

(2). Wykrywanie wad: AI wykrywa wszelkie anomalie (jasne plamy spowodowane pęknięciem nici lub ciemne cienie wynikające z marszczenia) i porównuje je z dopuszczalnymi granicami tolerancji, oznaczając wady takie jak:

Pominięte ściegi: Luki w wzorze ściegu.

Marszczenie: Faliste, nierówne zbieranie tkaniny.

Ściąganie (roping): Niewłaściwie naprężony ścieg powodujący skręcanie się szwu.

Wynikiem jest wiarygodna, obiektywna ocena jakości przeprowadzana w ułamku sekundy, umożliwiająca natychmiastowe odrzucenie lub sortowanie wadliwych elementów.

III. Nitka przyszłości

Automatyczna kontrola szwów na poruszającym się taśmie transportowym to już rzeczywistość. Ta technologia zmniejsza liczbę przypadków wycofywania produktów, znacząco poprawia ogólną jakość wyrobów oraz obniża koszty związane z ręczną kontrolą jakości. Dla producentów oferuje spokój ducha, że każdy produkt opuszczający linię spełnia dokładne i bezbłędne standardy wymagane przez rynek.

Gotowy, by wprowadzić precyzję do swojej linii produkcyjnej?

Dowiedz się, jak oparta na sztucznej inteligencji, rzeczywista klasyfikacja szwów w czasie rzeczywistym może wyeliminować wąskie gardła i zagwarantować integralność Twoich tkanin.