En el mercado de fabricación textil cada vez más competitivo de hoy, la calidad del producto se ha convertido en un factor clave para lograr el éxito. En el proceso de producción real, muchas compañías han estado plagadas de problemas como defectos de tela frecuentes, inspección manual inestable y altos costos de retrabajo. ¿Cómo reducir el desperdicio y mejorar la eficiencia al tiempo que garantiza la calidad? La tecnología de reconocimiento visual de IA se está convirtiendo en un poderoso asistente en la búsqueda de la industria textil del desarrollo de alta calidad.
¿Por qué se pierden los defectos de la tela?
La inspección tradicional de telas se basa principalmente en métodos manuales, donde los operadores inspeccionan visualmente la superficie de los tejidos en función de su experiencia para identificar agujeros, manchas de aceite, defectos del hilo y otros problemas. Sin embargo, este método tiene deficiencias obvias:
La fatiga visual afecta el juicio: la inspección a largo plazo puede provocar fácilmente la falta de atención, especialmente la operación de turno de noche, y la tasa de inspección perdida aumenta significativamente.
Normas artificiales inconsistentes: cada inspector tiene diferentes estándares de juicio, lo que resulta en una consistencia insuficiente en la inspección.
La velocidad es difícil para igualar el ritmo de la línea de producción: la velocidad de inspección manual es mucho más lenta que el tejido e impresión de alta velocidad moderno, y el equipo de teñido, que puede formar fácilmente un cuello de botella.
Estos problemas hacen que una gran cantidad de defectos ocultos fluyan hacia los procesos posteriores, lo que finalmente dan como resultado retrabajo, desguace, quejas de los clientes e incluso daños en la reputación de la marca.
Cambios traídos por la inspección visual de IA
La combinación de inteligencia artificial e industria ha llevado a la aparición de sistemas de reconocimiento visual de IA. Este sistema generalmente se compone de cámaras de alta definición, módulos de procesamiento de imágenes y algoritmos de aprendizaje profundo, que pueden lograr un análisis de alta precisión en tiempo real y análisis inteligente de la superficie de los tejidos.
Sus ventajas se reflejan en los siguientes aspectos:
Operación ininterrumpida de 24 horas
El sistema de IA no se ve afectado por los cambios ambientales, los factores de tiempo u emociones operativas, y puede funcionar las 24 horas del día, manteniendo siempre las capacidades de reconocimiento de alta consistencia y eliminando el problema del juicio erróneo de fatiga manual.
Velocidad de respuesta
La velocidad de detección de los equipos modernos de inspección de telas de IA se puede sincronizar con máquinas de tejido de alta velocidad o líneas de producción de teñido y acabado, sin detener la inspección, y la identificación precisa se puede completar sin interrumpir el ritmo de producción.
Juicio de defectos de alta precisión
El sistema de reconocimiento visual de IA está equipado con una cámara industrial de alta resolución, combinada con un algoritmo de aprendizaje profundo, que puede identificar cientos de defectos comunes, incluidos agujeros de agujeros, nudos de hilo, diferencias de color, contaminación, tramas rotas, etc., e incluso puede hacer clasificaciones y marcas inteligentes de acuerdo con la forma y la posición de las defectos.
Función de registro de datos y trazabilidad
El sistema registrará automáticamente la ubicación, el tipo, la cantidad y otros datos de defectos, y generará mapas e informes, lo que facilitará el rápido posicionamiento y la revisión de los inspectores de calidad, mejorando en gran medida la eficiencia de la reelaboración. Al mismo tiempo, también admite el acoplamiento con el sistema MES para lograr una trazabilidad de calidad de proceso completo.
Ayudar a las empresas a reducir el desperdicio
La reducción de la tasa de defectos conduce directamente al ahorro de materias primas y la mejora de la eficiencia de producción. Cada pieza de tela defectuosa que se identifica y elimina con precisión es una pérdida recuperada para la empresa.
En el pasado, los retornos repetidos y los retornos de lotes completos debido a 'inspección perdida ' ahora se descubrieron y aislaban con precisión al comienzo de la producción a través del reconocimiento visual de IA, evitando la expansión del problema de la fuente. Al mismo tiempo, las empresas ya no necesitan confiar en 'reinspección manual de múltiples capas ' para garantizar la calidad. Este cambio es particularmente crítico hoy en día cuando los costos laborales continúan aumentando.
Además, a medida que los requisitos de la calidad de los clientes continúan aumentando, la consistencia y la estabilidad del producto se han convertido en criterios importantes para que los grandes clientes realicen pedidos. La grabación precisa y la trazabilidad de la inspección de telas de IA proporcionan una base sólida para que las empresas ganen pedidos de alta calidad y mejoren el poder de negociación.
AI System 'se vuelve más inteligente con el uso '
A diferencia de la detección tradicional basada en reglas, el reconocimiento visual de IA se basa en algoritmos de aprendizaje profundo. Esto significa que no tiene los estándares de 'solidificar ' para juzgar defectos, sino que forma un modelo de juicio más flexible y preciso después de aprender continuamente muestras de defectos de tela masiva.
A medida que el sistema se extiende por más tiempo, cuanto más tipos de telas y muestras de defectos hay, más fuerte se vuelve la capacidad de reconocimiento del sistema, e incluso puede identificar 'defectos ocultos' que son difíciles de detectar manualmente, este es el núcleo del sistema AI 'Smarting with Use '.
Adaptabilidad a diferentes textiles
Ya sea que se trate de ligero gasa, mezclilla pesada o prendas de punto elásticas, el sistema de reconocimiento visual de IA puede hacer ajustes inteligentes basados en la textura de la tela, la estructura del tejido y otras características.
Para las telas con propiedades brillantes o reflectantes, el sistema AI ajustará automáticamente los parámetros de luz y imagen de relleno para evitar el juicio erróneo causado por 'Interferencia de luz'. Para las telas elásticas o irregulares, se utilizan algoritmos de compensación de movimiento de alta velocidad para garantizar la continuidad y la estabilidad de la imagen, realmente logrando la adaptación a múltiples categorías y adaptación a múltiples procesos '.
Conclusión
El reconocimiento visual de IA no es solo un reemplazo para los equipos de inspección de telas, sino también una herramienta clave para que las compañías textiles avancen hacia la fabricación inteligente y el control de calidad preciso. Reducir las tasas de defectos, reducir los desechos de retrabajo y mejorar la consistencia de calidad permite a las empresas destacarse en la competencia de mercado cada vez más feroz.
En el futuro, esta tecnología de identificación inteligente estará profundamente integrada con los sistemas de control de producción y los sistemas de almacenamiento y logística para lograr un monitoreo de calidad de proceso completo desde la entrada de materias primas en la fábrica a la entrega de productos terminados, realmente avanzando hacia una fábrica textil digital con 'No hay puntos ciegos y desechos cero'.
