섬유 결함 탐지에 인공지능 적용

 

AI는 섬유 결함 탐지를 기존 검사 방법보다 더 정확하고 일관되게 만들었습니다. AI 기계는 직물 문제를 빠르게 발견합니다. 그들은 구멍, 얼룩, 직조 문제, 이상한 패턴 및 염색 결함을 탐지합니다. 그들은 이 작업에 컴퓨터 비전 및 머신 러닝 알고리즘을 사용합니다. 인공 지능은 섬유 부문을 돕고 있습니다. 그것은 섬유 결함을 검사하고 솔루션을 제공합니다. 오늘은 섬유 결함 탐지의 인공 지능을 공유하겠습니다.

섬유 결함 탐지 소개

섬유 산업은 직물을 준비하는 데 여러 단계가 있습니다. 즉, 입을 수 있도록 말입니다. 우리는 밭에서 면화를 따왔습니다. 그런 다음, 방적 공장으로 보내 실을 만들었습니다. 그 후, 직물을 만드는 직조로 갔습니다.

우리는 직물을 가공 산업으로 가져갑니다. 그곳에서 직물은 다양한 화학 공정을 거칩니다. 이러한 공정은 직물을 세척, 염색 및 인쇄합니다. 또한 캘린더링 및 샌포라이징의 기계적 효과도 포함합니다. 이러한 공정은 직물에 원하는 마감을 얻는 데 도움이 됩니다.

원단 준비는 여러 단계가 있는 긴 여정입니다. 이러한 단계 중에 원단은 실패와 결함에 직면할 수 있습니다. 우리는 처리 중에 이러한 문제를 해결하고 수정합니다.

주요 내용을 살펴보자 결함이 감지됨 처리 중에 발생할 수 있는 문제.

 

실 결함

깨진 필라멘트

이는 주요 실을 구성하는 개별 필라멘트가 끊어질 때 발생합니다.

색깔있는 반점

이는 실에 색깔이 있는 이물질이 존재하는 경우를 말하며, 이를 색깔 얼룩이라고 합니다.

매듭

이는 주요 실을 구성하는 개별 필라멘트가 끊어질 때 발생합니다.

슬러브

슬럽은 실에 두껍고 울퉁불퉁한 부분입니다. 여기서 섬유는 느슨하게 꼬이거나 전혀 꼬이지 않습니다. 이것은 일반 실보다 더 넓습니다.

직조 결함

뭉쳐서 엮은 부러진 끝

이 결함은 끊어지거나 느슨한 실이 원단에 ​​짜여질 때 발생합니다. 이것은 고르지 않거나 결함이 있는 영역을 만듭니다.

깨진 패턴 

끊어진 패턴은 직물의 짜임새나 디자인이 끊어질 때 발생합니다. 이것은 고르지 않거나 불완전한 모습을 만듭니다.

더블 엔드

이 결함은 직물의 길이를 따라(날실과 평행하게) 굵은 선으로 나타납니다. 두 개 이상의 실이 마치 하나의 실인 것처럼 얽힐 때 발생합니다.

흙손 

플로트는 원단의 날실과 위사가 올바르게 얽히지 않을 때 발생합니다. 이로 인해 실이 표면에 느슨하게 놓이거나 잘못 놓이게 됩니다.

통풍

통풍은 보푸라기나 파편과 같은 작은 이물질 조각을 의미합니다. 이러한 조각은 제조 과정에서 실수로 인해 원단에 짜여집니다.

구멍, 절단 또는 찢어짐

일반적으로 원단은 절단이나 구멍이 보입니다. 여러 요인 때문일 수 있습니다.

래싱 인

생산 중에 실수로 가장자리 근처(셀비지)에 여분의 실이 짜여지는 경우가 있습니다.

지역적 왜곡

왜곡은 직물의 날실(수직) 또는 위사(수평) 실이 평소의 직선에서 벗어날 때 발생합니다. 이로 인해 직물이 고르지 않거나 정렬이 맞지 않게 보일 수 있습니다.

끝이 없다

원단에는 날실과 평행하게 틈이 있습니다(수직 실). 이는 해당 영역에 하나 이상의 날실 실이 없을 때 발생합니다.

기름이나 기타 얼룩

이것들은 직물의 작은 결함입니다. 기름, 녹, 그리스 또는 기타 물질과 같은 얼룩에서 발생합니다.

기름진 씨실

더럽거나 기름진 줄무늬가 직물의 너비를 따라 흐르며, 전체 너비 또는 일부를 덮습니다. 직조 중에 오염된 위사(수평) 실이 이러한 표시를 일으킵니다.

기름기 있거나 더러운 끝

이것은 기름기가 있거나 더러운 날실입니다.

 리드 마크

날실(수직) 방향의 틈이나 균열은 손상된 갈대에서 비롯됩니다. 갈대는 실 사이의 간격을 일정하게 유지하는 직조 도구입니다.

 셀비지 결함 

이는 셀비지에 나타나는 여러 가지 결함입니다.

벗겨내다

날실(수평) 실이 엉키거나 뭉쳐지면 탈락이 발생합니다. 이 실은 오류로 인해 직물에 짜여집니다.

 스매시

끊어진 날실 끝과 떠다니는 픽이 많은 것이 특징인 파열된 천 구조.

스티치

단일 실은 날실이나 위사에 떠 있습니다. 날실과 위사의 색상이 다른 경우 매우 두드러집니다.

으르렁거림

짧은 실 조각, 종종 위사는 꼬이거나 다시 자체적으로 루프합니다. 이것은 직물에 작은 매듭이나 엉킴을 만듭니다.

다듬지 않은 느슨한 실

우리는 직물에 매달려 있는 실을 풀린 실이라고 부릅니다.

위프 바

원치 않는 막대는 원단의 너비를 가로지르는 눈에 띄는 선입니다. 주변의 일반 원단과 다르게 보입니다. 이 결함은 종종 뚜렷한 외관으로 인해 눈에 띕니다.

 

가공 결함

흐릿하거나 어두운 패치

인쇄된 원단에 얼룩이 생기면 얼룩진 패치가 생깁니다. 이로 인해 디자인이 불분명하거나 고르지 않게 보입니다.

운궁법

휘어짐은 날실과 위사가 서로 직각을 이루지 않는 직물의 상태입니다.

염색 바

막대는 사용된 염료의 색상이나 음영의 차이로 인해 위사 방향에 차이가 있습니다.

염색 얼룩

직물에 원치 않는 색깔 자국이 생기면 염색 얼룩으로 간주합니다.

매달린 실

패브릭 패턴의 끊김은 실을 걸어 디자인을 망칠 때 발생합니다. 이는 프린트에 틈이나 정렬 오류를 만듭니다.

미스 프린트

오타로 인해 다음 중 하나 이상이 발생할 수 있습니다.

• 인쇄가 요구되는 디자인과 같지 않습니다.

• 디자인의 윤곽선과 색상이 올바른 위치에 있지 않습니다.

• 아무런 인쇄물도 없는 텅 빈 공간.

얼룩덜룩하거나 줄무늬가 있거나 고르지 않은 염색

원단은 염색이 고르지 않고, 폭을 따라 또는 가로로 더 밝거나 더 어둡게 보이는 부분이 있습니다. 이는 패치, 줄무늬 또는 다양한 음영의 선으로 나타날 수 있습니다. 또한 원단의 가장자리(셀비지)에서 염색 강도의 차이가 포함될 수도 있습니다.

셰이딩 또는 리스팅

이는 패브릭 전체에 걸쳐 색상 음영이 점진적으로 변하는 것을 말하며, 이는 두 가지 방식으로 발생할 수 있습니다. 첫 번째 지점은 셀비지에 중심을 둡니다. 여기서 음영은 패브릭의 중앙에서 한 쪽 가장자리(셀비지)로 점진적으로 변합니다.

두 번째는 셀비지 투 셀비지로, 음영이 한쪽 가장자리에서 반대쪽 가장자리로 점차 바뀝니다. 이로 인해 원단의 색상이 고르지 않거나 일관되지 않습니다. 일부 영역은 다르게 보일 수 있습니다.

인쇄나 색조가 고르지 않음.

인쇄된 원단에서는 디자인이 어떤 부분에서는 굵고 선명해 보입니다. 그러나 다른 부분에서는 희미하거나 흐릿하거나 불분명해 보입니다. 인쇄의 이러한 불일치는 원단에 고르지 못한 모양을 만듭니다.

워터 마크

워터마크란 원단에 생기는 원치 않는 잔물결 효과(밝은 자국)를 말합니다.

표백 반점

이 직물은 표백된 천에 노란색 색조가 특징입니다. 표백된 제품에서는 이러한 차이가 허용되지 않습니다.

기계적 결함

 

필링

세탁, 드라이클리닝 또는 착용은 섬유를 엉키게 할 수 있습니다. 이로 인해 원단 표면에 알약이나 공이 형성됩니다. 이러한 영역은 빛이 통과할 수 있을 만큼 밀도가 높습니다.

고르지 않거나 느슨한 더미

털이 고르지 않거나 느슨한 경우는 털의 높이(융기된 표면)가 직물 전체에 걸쳐 다를 때 발생합니다.

융기된 질감의 원단에서, 일관되지 않은 융기는 고르지 않은 패치를 일으킬 수 있습니다. 이것은 표면에 얼룩덜룩하거나 불규칙한 모양을 만듭니다.

더미 덜한 자리

테리와 벨벳 원단의 경우 털이 없는 부분은 부드럽고 융기된 표면이 없는 경우인데, 그럴 필요가 없습니다.

원단의 고르지 않은 융기 부분은 얼룩덜룩한 모양으로 이어질 수 있습니다. 이로 인해 일부 영역이 나머지 영역과 구별됩니다. 이로 인해 질감이나 마감이 일관되지 않습니다.

불균일한 밀링 

섬유가 고르지 않게 뭉쳐지면 밀링도 고르지 않게 됩니다.

밀 리그

밀링은 밀 리그(Mill Rig)라고 알려진 주름을 생성합니다.

섬유의 결함 탐지의 중요성

섬유 산업에서 원단 결함을 감지하는 것은 매우 중요합니다. 작은 실수가 큰 손실을 초래하고 원단의 품질을 손상시킬 수 있습니다.

시기적절한 결함 감지는 원단 가공에서 시간, 에너지, 리소스를 절약합니다. 또한 완성된 천의 품질을 향상시킵니다.

예를 들어, 디지털 인쇄는 주의해서 취급해야 한다는 것을 알게 되었습니다. 패딩 두께를 바꾸면 색상이 심각하게 바뀌는 문제가 발생했습니다.

직물에서 실험실 직원과 기술자는 각 단계를 매우 주의 깊게 모니터링합니다. 그런 다음, 그들은 다음으로 넘어갑니다.

기존 결함 탐지 방법 및 한계

섬유 산업은 직물 결함 탐지 프로세스를 수행합니다. 노동에서 사용하는 전통적인 방법은 다음과 같습니다.

1. 수동 처리

2. 렌즈 검사

3. 라이트 보드

4. 기계식 센서

5. 물리적 방법

파워룸 원단은 다양한 품질을 가지고 있습니다. 우리는 품질 보증을 위해 이것들을 확인해야 합니다. 우리는 가공하기 전에 이러한 원단을 확인하고, 결함을 발견하면 해결해야 합니다.

수동 처리

팀은 직조 부서에서 직물과 동력 직기를 손으로 점검합니다. 그런 다음 수선 부서의 팀이 그레이지 직물을 가져와 수선합니다.

누군가가 기울어진 조명판 위에 천의 전체 길이를 놓습니다. 이것은 매달린 실, 얼룩 및 기타 결함을 발견하는 데 도움이 됩니다. 누군가가 커터를 사용하여 긴 실을 수동으로 자릅니다.

렌즈 검사

렌즈 검사는 원단의 구조를 검사합니다. 섬유 단위에서 일반적으로 발견되는 두 가지 유형의 렌즈는 1인치와 1/2인치입니다. 두 렌즈 모두 원단 품질과 구조를 확인합니다.

반 인치 렌즈는 시간을 절약합니다. 실의 절반을 세면 다양한 품질 유형을 확인하기가 더 쉽습니다.

기술자는 렌즈를 사용하여 날실과 위사 면의 실의 수를 셀 수 있습니다. 이것은 그리지 원단의 품질을 평가하는 가장 전통적인 방법입니다.

라이트 보드

기울어진 라이트 보드는 얼룩 결함, 매달린 실, 패브릭 폭을 결정하는 데 사용됩니다. 염색 부서에서는 라이트 박스를 사용하여 TL84, F11, UV 조명과 같은 다양한 광원에서 패브릭의 음영을 확인하고 일치시킵니다.

기계식 센서

기계 센서는 가공 중에 다양한 기계의 원단 품질을 모니터링합니다. 스큐 보우 기계는 원단의 스큐 보우를 제거하는 센서를 사용합니다. 기계 센서는 또한 고르지 않은 원단 두께와 질감 문제를 감지합니다.

물리적 방법

물리적 테스트 방법은 원단 가공 중 결함을 찾는 오래되고 전통적인 방법입니다. 예를 들어, 원단의 크기를 줄인 후 크기 백분율을 확인하여 제거되었는지 확인합니다.

디사이징 후 원단은 기계로 보내지고, 거기서 머서리제이션 정도를 체크합니다. 그런 다음, 직원들이 표백 부서에서 작업을 모니터링합니다.

표백 후 표백된 원단은 3cm 이상 침투해야 합니다. 침투하면 인쇄나 염색에 좋습니다. 인쇄 후 비누 기계에서 원단 샘플을 채취합니다. 이렇게 하면 색상이 번지는지 확인하는 데 도움이 됩니다.

원단을 완성한 후 포장으로 이동합니다. 침지 및 세척을 위해 샘플을 채취합니다. 이는 색상이 번지는지 확인합니다.

 제한 사항

결함 탐지를 위한 기존 방법에는 한계가 있습니다. 작업자는 이러한 방법을 수동으로 사용하여 인적 오류가 발생할 수 있습니다. 수동 방법은 시간이 많이 걸리고 피로로 인해 일관성이 없습니다.

렌즈 검사는 또한 작업자가 스레드의 개수를 개별적으로 세기 때문에 시간이 많이 걸립니다. 이 방법은 대량에는 적합하지 않습니다.

직물 결함 탐지를 위한 AI 기반 기술

다양한 패브릭 구조는 다양한 텍스처와 다른 유형의 결함을 초래합니다. 조합은 많습니다. 이로 인해 자동화된 패브릭 감지가 섬유 산업에 진정한 도전이 됩니다.

제조업체는 근로자에게 눈으로 원단을 확인하게 합니다. 하지만 이 방법은 일관성이 없고 신뢰할 수 없습니다.

인공 기술이 Wise Eye를 만들었습니다. 이 스마트 결함 감지 시스템은 모든 직조기에서 작동합니다.

제조업체가 사진 공정 중에 여행 결함을 감지하고 수정하는 데 도움이 됩니다. 현명한 눈으로 보면 원단 결함은 숨을 곳이 없습니다.

직물의 복잡한 구조를 이미지의 일반적인 배경 텍스처로 상상해 보세요. 결함은 전경 객체입니다. 이미지의 일반적인 텍스처를 방해합니다.

우리가 하는 일은 복잡한 배경 텍스처에서 비정상을 골라내는 것입니다. 이 시스템은 강력한 LED 라이트 바와 고해상도 CCD 카메라를 갖추고 있습니다.

그들은 레일에 장착되어 전자 모터에 의해 레일을 따라 앞뒤로 구동됩니다. 직조 과정에서 카메라는 직조된 직물의 전체 너비의 이미지를 캡처합니다.

우리는 먼저 이미지를 처리합니다. 그런 다음, 이미지는 비전 알고리즘을 사용하여 원단 결함을 찾는 AI 기계로 이동합니다. 결함이 나타나면 스마트 아이는 직조기나 공장의 정보 시스템에 신속하게 경고합니다.

Wise Eye는 40% 이상의 감지율로 90가지 일반적인 원단 결함을 감지할 수 있습니다. Wise Eye는 AI, 빅데이터, 딥 러닝 기술을 새로운 방식으로 성공적으로 통합합니다.

이 기술 혁신은 섬유 산업에 도움이 됩니다. 또한 품질 관리 자동화에 큰 진전을 이룹니다.

섬유 산업에서의 AI 구현 및 이점

원단 검사 프로세스는 사람에 달려 있습니다. 이는 시간을 낭비하고 실수를 일으킬 수 있습니다. 많은 산업에서 AI 가상 검사 시스템을 사용합니다. 사람이 필요 없이 24시간 내내 작동합니다.

수동 직물 검사 작업을 없앨 수 있습니다. 근로자 없이 하루 24시간 운영됩니다. 공장에서 많은 수동 노동을 절약했습니다. 또한 다양한 유형의 단색 직물에 사용할 수 있습니다.

고급 머신 러닝 기술은 많은 결함을 찾아냅니다. 여기에는 끊어진 끝, 끊어진 충전, 매듭, 구멍, 먼지, 털, 위사 수축이 포함됩니다.

일체 포함-전동 기계는 0.1%가 넘는 정확도로 85mm 범위의 결함을 포착합니다.

                                         AI 시스템이 원단 결함을 포착

AI 시스템은 결함 탐지를 학습하고 개선할 수 있습니다. 이를 통해 ERP 시스템에 연결하여 결함을 더 잘 식별할 수 있습니다.

검사 보고서와 데이터 기반 결과를 실시간으로 받으세요. 이를 통해 효율성이 크게 향상됩니다.

미래 트렌드와 혁신

2025년, 기술은 급속한 변화를 겪고 있습니다. 우리는 기술이 우리의 일상 생활에 들어맞는 혁명을 보게 될 것입니다.

인공지능과 스마트 패브릭으로 구동되는 기술이 이 흥미로운 변화를 주도하고 있습니다. 이러한 발전은 우리의 건강, 피트니스, 일상 생활을 그 어느 때보다 개선할 것입니다.

심박수를 모니터링하고, 운동을 추적하고, 체온에 맞춰 조절되는 옷을 상상해보세요. 이건 더 이상 공상과학이 아닙니다.

우리는 빠르게 새로운 시대로 다가가고 있습니다. 기술을 일상 생활에 엮어넣음으로써 우리는 신체를 디지털 세계에 연결합니다.

스마트 패브릭과 AI의 흥미로운 세계로 뛰어들어 봅시다. 그것들은 우리의 삶을 바꿀 것입니다.

스마트 패브릭은 섬유 산업에 혁명을 일으키고 있습니다. 이 패브릭은 단순한 패션 이상입니다. 스마트하고 반응성이 뛰어나며 우리와 주변 환경과 상호 작용할 수 있습니다.

                                                         AI 기반 섬유

AI의 더 많은 응용 프로그램

운동할 때 심박수와 근육 활동을 추적하는 운동복을 상상해 보세요. 또한 날씨에 맞게 조절되는 옷을 생각해 보세요. 편안함을 보장해 줍니다.

Google과 같은 회사는 Jacquard 프로젝트를 통해 이 혁명을 선도하고 있습니다. Nike는 센서를 사용하여 운동 성과를 확인합니다. Under Armour는 온도를 조절하는 옷을 만듭니다.

Hexskin은 생리적 데이터를 포착하는 생체 인식 셔츠를 만듭니다. 스마트 패브릭 혁신을 선도하는 몇몇 회사가 있습니다.

스마트 패브릭은 플랫폼을 제공하며, 인공지능은 그들의 변혁적 잠재력을 주도합니다. AI 알고리즘은 센서의 데이터를 분석하여 건강과 웰빙에 대한 통찰력을 제공합니다. 이 실시간 분석은 개인화된 피드백을 제공하여 정보에 입각한 건강 결정을 내릴 수 있도록 합니다.

AI는 패턴을 식별하고 예측하는 데 뛰어나 의료를 혁신합니다. 만성 질환에 중요한 건강 문제를 조기에 발견하는 데 도움이 됩니다. Fitness AI는 맞춤형 훈련 계획을 세우고 성과를 향상시킵니다.

AI는 스트레스, 불안 또는 우울증 패턴을 감지하여 정신 건강을 모니터링합니다. 스마트 패브릭과 AI는 우리의 일상 생활을 심오하게 바꿀 것입니다.

만성 질환을 일찍 관리하는 미래를 상상해 보세요. 그러면 합병증이 멈추고 삶의 질이 향상될 것입니다. 이 기술의 잠재적 이점은 개인 건강을 넘어 확장됩니다.

Smart Fabrics는 결합하고 익명화할 수 있는 데이터를 수집합니다. 이는 의학 연구와 공중 보건 노력에 유용한 통찰력을 제공합니다.

                                                             인공지능과 시각검사기술을 기반으로 개발된 섬유수축시험기

 인공지능 기술을 탑재한 섬유 정수압 테스터

결론

인공 지능은 섬유 산업을 변화시키고 있습니다. 직물의 결함을 감지하는 데 도움이 됩니다. 이 기술은 수동 검사의 필요성을 줄여줍니다.

24시간 내내 일할 수 있었고, 노동자가 필요 없었습니다. 공장에서 많은 수동 노동을 덜어주었고, 다양한 종류의 단색 원단에 사용할 수 있었습니다.

고급 머신 러닝 기술은 많은 결함을 발견합니다. 여기에는 끊어진 끝, 충전 매듭, 구멍, 먼지, 보풀, 위사 수축 등이 포함됩니다.

직물 테스트 방법/표준에 대한 자세한 내용은
또는 직물 시험기, 당사에 문의하십시오:
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