Kusursuz Kalite: Hareket Halindeki Bir Konveyörde Yapay Zeka ile Dikiş Dikişlerini Sınıflandırmak

Giyim eşyası ve tekstil üretim dünyasında seam dikiş, kalitenin temelidir. Mükemmel bir şekilde dikilmiş bir dikiş, dayanıklılık, konfor ve estetik sağlar. Ancak, hızlı bir şekilde taşıyıcı bant üzerinde ilerleyen binlerce kumaş parçasındaki dikişlerin tutarlılığını ve bütünlüğünü incelemek her zaman bir darboğaz olmuştur ve insan gözlerinin hızına ve tutarlılığına bağlıdır.

Bugün bu sorun, Yapay Zeka ile desteklenmiş gelişmiş makine Görseli sistemler tarafından çözülüyor. Bu sistemler eksik dikişler veya buruşmalar gibi hataları tespit etmekle kalmaz, aynı zamanda dikiş kalitesini ve tipini gerçek zamanlı olarak sınıflandır değerlendirebilir ve nihai kalite kontrol sürecine daha önce görülmemiş hız ve hassasiyet kazandırabilir.

Bir. Dikiş Muayenesi Neden Büyük Bir Zorluk?

Dikiş dikişlerini incelemek, geleneksel otomasyonu zorlayan üç temel faktör nedeniyle temelde zordur:

1. Hareket Bulanıklığı: Giysi hareketli bir konveyör üzerinde bulunur. Dikiş gibi hassas, yüksek kontrastlı bir öğenin net ve keskin bir görüntüsünü yakalayabilmek için hareketi donduran özel donanım gereklidir.

2. Kumaş Değişkenliği: Kumaş yüzeyleri genellikle dokulu, esnek, desenli veya yansıtıcıdır. Bu değişkenlikler ışığı etkileyebilir ve gerçek bir kusurun normal bir buruşukluktan ya da desenden ayırt edilmesini zorlaştırabilir.

3. Kusurların İnce Olması: Kritik kusurlar, örneğin atlanmış dikiş , kopmuş iplik veya buruşma (kumaşın toplandığı yerler), genellikle ince ve topolojiktir (yükseklik veya şekil değişiklikleri) ve görünür hale getirmek için özel aydınlatma gerektirir.

i̇kinci. Görüş Sistemi Planı: Dondur, Aydınlat ve Öğren

Hareket hattında bir dikişi güvenilir şekilde incelemek ve sınıflandırmak için makine görüş sistemi üç eş zamanlı, hassas adımı gerçekleştirmelidir:

1. Flaş Aydınlatma ile Hareketi Durdurma (Dondurma)

Taşıyıcı hızlı hareket ettiği için sistem uzun pozlamalı görüntüye güvenemez. Bunun yerine flaş aydınlatma kullanır—kamera obtüratörüyle tam olarak senkronize edilmiş, kısa ama yüksek yoğunluklu bir ışık patlaması. Bu ışık darbesi o kadar kısadır (genellikle mikrosaniye düzeyinde) ki dikişin hareketini etkili bir şekilde dondurur ve sıfır hareket bulanıklığıyla kristal berraklıkta bir görüntü elde edilir.

2. Sınıflandırma İçin Özel Aydınlatma (Aydınlatma)

Dikiş kontrolü, parlaklıktan çok kontrast ve doku ile ilgilidir. Sistem, dikişin topolojisini vurgulamak için özel aydınlatma tekniklerini kullanır:

(1). Alçak Açı Aydınlatma (Karanlık Alan): Işık, kumaş yüzeyi boyunca çok düşük bir açıyla yönlendirilir. Pürüzsüz ve kusursuz bir yüzeyde ışık kameradan uzaklaşarak yansır. Ancak iyi bir dikişin hafifçe yükselen kabarıklığı, ipliğin kopması ya da buruşmanın düzensiz yapısı ışığı dağılma yansıtır ve kusuru, koyu arka plana karşı parlak, yüksek kontrastlı bir özellik olarak ortaya çıkarır.

(2). Dağıtıcı Kubbe Aydınlatma: Bu yöntem, dikiş türünü (örneğin düz bindirme, Fransız dikişi veya basit overlok) sınıflandırmak için kullanılır. Tüm yönlerden gelen yumuşak ve eşit ışık, yapay zekânın dikişin genel yapısını karakterize eden geniş, belirgin kenarları ve gölgeleri görmesine yardımcı olur ve doğru tanımlamayı kolaylaştırır.

3. Anında Karar Verme İçin Yapay Zekâ (Öğrenme)

Kamera görüntüyü alır ve görüntü işleme yazılımı, sıklıkla yararlanarak Derin Öğrenme (DL) modelleri devreye girer.

(1). Sınıflandırma: Binlerce örnek üzerinde eğitilen DL modeli, dikiş türünü (örneğin "Bu bir Fransız Dikişi") anında sınıflandırarak doğru muayene parametrelerinin uygulanmasını sağlar.

(2). Hata Tespiti: Yapay zeka, iplik kopmasından kaynaklanan parlak lekeler ya da buruşmalardan kaynaklanan koyu gölgeler gibi herhangi bir anormalliği belirler ve bunları kabul edilebilir tolerans sınırlarıyla karşılaştırarak aşağıdaki hataları işaretler:

Atlanmış Dikişler: Dikiş desenindeki boşluklar.

Buruşma: Kumaşın dalgalı, düzensiz toplanması.

Roping (İplik Dönmesi): Dikişin bükülmesine neden olan yanlış gerilmiş bir dikiş.

Sonuç olarak, saniyenin bir kesri içinde güvenilir ve nesnel bir kalite değerlendirmesi yapılarak hatalı ürünlerin hemen reddedilmesi veya ayrılması mümkün olur.

üç. Geleceğin İpliği

Hareket halindeki bir taşıyıcı üzerinde otomatik dikiş muayenesi artık gerçek oldu. Bu teknoloji, ürün geri çağırma oranlarını düşürmekte, genel ürün kalitesini önemli ölçüde artırmakta ve manuel muayeneyle ilişkili iş gücü maliyetlerini azaltmaktadır. Üreticiler için, hatlardan çıkan her ürünün piyasa tarafından talep edilen kesin ve kusursuz standartlara uygun olduğundan emin olmanın rahatlığını sunar.

Üretim hattınıza hassasiyeti dokumaya hazır mısınız?

Gerçek zamanlı, yapay zekâ destekli dikiş sınıflandırmasının nasıl darboğazları ortadan kaldırabileceğini ve tekstil ürünlerinizin bütünlüğünü garanti edebileceğini keşfedin.