En los procesos tradicionales de inspección de telas, la identificación de defectos como extremos rotos, manchas de aceite y agujeros depende en gran medida de la experiencia y la concentración del inspector. Sin embargo, a medida que aumentan las velocidades de producción y las estructuras de los tejidos se vuelven más complejas, los métodos manuales luchan por mantener la estabilidad y la consistencia.

La inspección de tejidos con IA utiliza visión por computadora y tecnología de aprendizaje profundo para lograr una identificación automatizada, continua y estandarizada de los defectos de la superficie.

1. Adquisición de imágenes de alta resolución: restauración de las condiciones reales de la superficie

El primer paso en la inspección por IA es la adquisición de imágenes de alta definición y alta velocidad del tejido en movimiento. Las cámaras industriales capturan continuamente detalles de la tela a altas velocidades, asegurando que no se pasen por alto los extremos rotos, las pequeñas manchas de aceite o los agujeros diminutos.

En comparación con la inspección visual manual tradicional, esta etapa no se ve afectada por la fatiga ocular o el juicio subjetivo, lo que proporciona una base de datos estable para la identificación posterior.

2. Cómo los algoritmos de IA identifican los extremos rotos

Los extremos rotos generalmente se manifiestan como una interrupción en la continuidad de la estructura del tejido o cambios anormales en la regularidad de la textura. En un sistema de inspección de telas con IA, el algoritmo modela las características de la textura de la tela aprendiendo de una gran cantidad de muestras normales y anormales:

Identifica automáticamente interrupciones anormales en las direcciones de urdimbre y trama.

Localiza rápidamente las áreas de los extremos rotos comparándolas con la estructura normal de la tela.

Mantiene una identificación estable incluso en estructuras de tejido complejas o de alta densidad.

Esto permite que la IA sea más eficaz que los humanos a la hora de detectar defectos estructurales 'fácilmente pasados ​​por alto' durante la producción continua.

3. Cómo la IA identifica las manchas de aceite y los matices de color

Los defectos como las manchas de aceite y los matices de color suelen aparecer como anomalías localizadas en el color, el reflejo o el brillo. El sistema de inspección de telas con IA realiza un análisis de características de imágenes multidimensionales para:

Identifique distribuciones de colores que no concuerden con la tela de fondo.

Analice regiones con brillo y contraste anormales.

Distinga entre texturas de proceso intencionales y contaminación no intencionada.

A través del aprendizaje profundo continuo de la IA, el sistema obtiene una mayor adaptabilidad a la apariencia de las manchas de aceite en diferentes tejidos y procesos de teñido.

4. Cómo detecta la IA los agujeros

Los agujeros son defectos graves con diversas formas, que varían significativamente en tamaño y morfología de los bordes. Durante el proceso de inspección de tejidos, la IA combina el reconocimiento de formas con el análisis regional:

Identifica áreas donde falta continuidad de la superficie.

Analiza la diferencia entre los bordes del agujero y la textura del fondo.

Determina automáticamente el tamaño y el nivel de gravedad del agujero.

En comparación con la inspección manual, la IA mantiene una detección estable incluso a altas velocidades de funcionamiento, minimizando el riesgo de inspecciones perdidas.

5. De la identificación a los datos: el valor de la inspección de telas con IA va más allá de 'ver'

A diferencia de la inspección tradicional, una máquina de inspección de tejidos con IA no solo identifica defectos sino que también transforma los resultados en datos procesables:

Registra automáticamente tipos de defectos, ubicaciones y distribuciones.

Genera informes de inspección de calidad rastreables.

Proporciona una base para la posterior optimización del proceso y análisis de calidad.

Esto eleva la inspección de telas de 'juicio de resultados' a 'gestión de procesos'.

6. Aplicación práctica de la inspección de tejidos con IA de grado industrial

En entornos de producción del mundo real, los sistemas de inspección de IA deben equilibrar la estabilidad, la velocidad y la adaptabilidad. La máquina de inspección automática con cámara SUNTECH está desarrollada específicamente para los requisitos de aplicaciones industriales, admite una inspección automatizada continua y se adapta a diversos tejidos y escenarios de producción.

Conclusión

La IA identifica defectos superficiales como extremos rotos, manchas de aceite y agujeros mediante la adquisición de imágenes, el reconocimiento de características y modelos de aprendizaje profundo. En comparación con los métodos manuales, la inspección de telas con IA ofrece ventajas significativas en términos de estabilidad, eficiencia y digitalización, convirtiéndose en una tecnología central en la inspección de telas moderna.