Применение искусственного интеллекта для обнаружения дефектов текстиля

 

ИИ сделал обнаружение текстильных дефектов более точным и последовательным, чем старые методы проверки. Машины ИИ быстро обнаруживают проблемы с тканью. Они обнаруживают дыры, пятна, проблемы с переплетением, странные узоры и дефекты окраски. Они используют компьютерное зрение и алгоритмы машинного обучения для этой задачи. Искусственный интеллект помогает текстильной отрасли. Он проверяет текстильные дефекты и предлагает решения. Сегодня мы расскажем об искусственном интеллекте в обнаружении текстильных дефектов.

Введение в обнаружение текстильных дефектов

Текстильная промышленность имеет несколько стадий подготовки ткани, то есть к носке. Мы собирали хлопок с полей. Затем мы отправляли его на прядильные станки для изготовления пряжи. После этого он шел на ткачество для создания ткани.

Мы отвозим тканые материалы в перерабатывающие отрасли. Там они проходят через различные химические процессы. Эти процессы очищают, красят и печатают ткань. Сюда также входят механические воздействия каландрирования и санфоризации. Эти процессы помогают достичь желаемой отделки ткани.

Подготовка ткани — это долгий путь со множеством этапов. На этих этапах ткань может столкнуться с дефектами и сбоями. Мы решаем и устраняем эти проблемы в процессе обработки.

Давайте посмотрим на главное обнаружены дефекты которые могут возникнуть во время обработки.

 

Дефекты пряжи

Сломанная нить

Это происходит, когда отдельные нити, составляющие основную пряжу, разрываются.

Цветные пятна

Это наличие в пряже цветных посторонних веществ, называемых цветными пятнами.

Узлы

Это происходит, когда отдельные нити, составляющие основную пряжу, разрываются.

Слаб

Утолщение — это толстое, бугристое пятно в пряже. Здесь волокна скручиваются слабо или вообще не скручиваются. Это делает пряжу шире обычной.

Дефекты ткачества

Сломанные концы, сплетенные в пучок

Этот дефект возникает, когда в ткань вплетаются порванные или свободные нити. Это создает неровную или дефектную область.

Сломанный узор 

Ломаный рисунок возникает, когда переплетение или рисунок ткани прерывается. Это делает вид неровным или неполным.

Двойной конец

Этот дефект выглядит как толстая линия, проходящая по всей длине ткани (параллельно основе). Он возникает, когда две или более нитей переплетаются, как будто это одна нить.

Поплавок 

Поплавок возникает, когда нити основы и утка в ткани переплетаются неправильно. Это приводит к тому, что нити располагаются на поверхности свободно или неправильно.

подагра

Подагра означает наличие небольших частиц инородного материала, таких как ворс или мусор. Эти частицы вплетаются в ткань во время производства из-за недосмотра.

Дыра, порез или разрыв

Обычно на ткани виден порез или дырка. Это может быть вызвано многими факторами.

Навязывание

В процессе производства в ткань по ошибке вплетается лишняя пряжа вблизи края (кромки).

Локальное искажение

Искажение происходит, когда нити основы (вертикальные) или утка (горизонтальные) в ткани смещаются от своих обычных прямых линий. Это может привести к тому, что ткань будет выглядеть неровной или смещенной.

Недостающие концы

Ткань имеет разрыв, который идет параллельно основе (вертикальным нитям). Это происходит, когда в этой области отсутствует одна или несколько нитей основы.

Масляные или другие пятна

Это небольшие дефекты ткани. Они возникают из-за пятен от масла, ржавчины, жира или других веществ.

Масляный уток

Грязные или масляные полосы идут по всей ширине ткани, покрывая либо всю ее ширину, либо ее часть. Загрязненные уточные (горизонтальные) нити во время ткачества вызывают эти следы.

Жирные или грязные кончики

Это замасленные или загрязненные нити основы.

 Рид Маркс

Разрыв или трещина в направлении основы (вертикальном) возникает из-за поврежденного берда. Бердо — это инструмент в ткачестве, который поддерживает равномерное расстояние между нитями.

 Дефект кромки 

Это различные дефекты, которые появляются на кромке.

Слезать

Срыв происходит, когда уточная (горизонтальная) пряжа спутывается или собирается в складки. Затем эта пряжа вплетается в ткань из-за ошибки.

 Банкротство

Разрывная структура ткани, характеризующаяся множеством оборванных концов основы и плавающими усиками.

Швы

Одна нить плавает либо в основе, либо в утке. Это очень заметно в случае разных цветов основы и утка.

Рычит

Короткий отрезок пряжи, часто уток, скручивается или закручивается обратно. Это создает небольшой узел или спутывание в ткани.

Необрезанные свободные нитки

Любые висящие нити в ткани мы называем свободными нитями.

Уток Бар

Нежелательная полоса — это видимая линия, которая проходит по ширине ткани. Она выглядит иначе, чем обычная ткань вокруг нее. Этот дефект часто выделяется из-за своего отличительного внешнего вида.

 

Дефекты обработки

Размытое или темное пятно

Пятно на напечатанной ткани приводит к появлению размазанного участка. Из-за этого рисунок выглядит нечетким или неровным.

Поклонившись

Изгиб — это состояние ткани, при котором нити основы и утка не располагаются под прямым углом друг к другу.

Краситель Бар

Полоска — это направление утка, обусловленное разницей в цвете или оттенке используемого красителя.

Пятно от красителя

Нежелательное цветное пятно на ткани считается пятном от красителя.

Висячие нити

Разрыв в рисунке ткани происходит, когда висящие нити портят дизайн. Это создает пробел или смещение в отпечатке.

Мисс Принт

Опечатка может привести к одной или нескольким из следующих причин:

• Печать не соответствует требуемому дизайну.

• Контуры и цвета в дизайне не остаются на своих местах.

• Голое место без какой-либо печати.

Пятнистая, полосатая или неравномерная окраска

Ткань окрашена неравномерно, с участками, которые кажутся светлее или темнее вдоль или поперек ее ширины. Это может выглядеть как пятна, полосы или линии разных оттенков. Также может быть разница в интенсивности окраски по краям (кромкам) ткани.

Затенение или листинг

Это относится к постепенному изменению оттенка цвета по всей ткани, что может происходить двумя способами. Первая точка сосредоточена на кромке. Здесь оттенок постепенно меняется от середины ткани к одному краю (кромке).

Второй — кромка к кромке, где оттенок постепенно смещается от одного края к противоположному. Это приводит к неравномерному или непоследовательному цвету на ткани. Некоторые области могут выглядеть по-разному.

Неравномерная печать или тонировка.

На напечатанной ткани рисунок выглядит ярким и четким в некоторых местах. Однако в других местах он выглядит тусклым, размытым или нечетким. Эта непоследовательность в печати создает неровный вид ткани.

Знак воды

Водяной знак — это нежелательный эффект ряби (световой след), возникающий на ткани.

Отбеливание пятен

Ткань характеризуется желтым оттенком в отбеленном полотне. В отбеленных изделиях такая разница недопустима.

Механические дефекты

 

Пиллинг

Стирка, химчистка или ношение могут спутать волокна. Это приводит к образованию катышков или шариков на поверхности ткани. Эти области достаточно плотные, чтобы пропускать свет.

Неровные или свободные ворсы

Неровные или рыхлые ворсы образуются, когда высота ворса (приподнятой поверхности) неодинакова по всей ткани.

В тканях с рельефной текстурой неравномерное рельефное нанесение может привести к появлению неровных пятен. Это создает пятнистый или неровный вид на поверхности.

Сваи Меньше Пятен

В махровых и бархатных тканях участок без ворса — это место, где отсутствует мягкая, рельефная поверхность, даже если она должна быть.

Неравномерный подъем тканей может привести к пятнистому виду. Это заставляет некоторые области выделяться на фоне остальных. Это приводит к непоследовательной текстуре или отделке.

Неравномерное фрезерование 

Неравномерное спутывание волокон приводит к неравномерному помолу.

Буровые установки

В результате фрезерования образуются складки, называемые фрезерными бороздами.

Важность обнаружения дефектов в текстильных изделиях

Обнаружение дефектов тканей в текстильной промышленности имеет решающее значение. Небольшая ошибка может привести к большим потерям и нанести вред качеству ткани.

Своевременное обнаружение дефектов экономит время, энергию и ресурсы при обработке ткани. Это также повышает качество готовой ткани.

Например, мы узнали, что цифровая печать требует осторожного обращения. Изменение толщины прокладки вызвало у нас серьезные проблемы с изменением оттенка.

В текстильной промышленности сотрудники лабораторий и техники внимательно следят за каждым шагом. Затем они идут дальше.

Традиционные методы обнаружения дефектов и ограничения

Текстильная промышленность выполняет процесс обнаружения дефектов ткани. Традиционные методы, используемые рабочей силой, следующие:

1. Ручная обработка

2. Проверка линз

3. Легкая доска

4. Механические датчики

5. Физические методы

Ткань для ткацкого станка имеет различные качества. Нам необходимо проверить их для обеспечения качества. Мы проверяем эти ткани перед обработкой, и нам необходимо устранить дефекты по мере их обнаружения.

Ручная обработка

Команда проверяет ткань и ткацкие станки из ткацкого цеха вручную. Затем команда в ремонтном цехе берет суровую ткань для ее починки.

Кто-то кладет всю длину ткани на наклонную световую доску. Это помогает обнаружить висящие нити, пятна и другие дефекты. Кто-то вручную обрезает длинные нити с помощью резака.

Проверка линз

Проверка линз проверяет конструкцию ткани. Два типа линз, которые обычно встречаются в текстильных изделиях, — это 1 дюйм и 1/2 дюйма. Обе линзы проверяют качество ткани и конструкцию.

Полудюймовая линза экономит время. Вы считаете половину нитей, что облегчает проверку различных типов качества.

Используя линзу, техник может подсчитать количество нитей в основе и утке. Это наиболее традиционный метод оценки качества суровой ткани.

Легкая доска

Наклонные световые доски используются для определения дефектов пятен, висящих нитей и ширины ткани. В окрасочном цехе также используется световой короб для проверки и сопоставления оттенка ткани при различных источниках света, таких как TL84, F11 и УФ-свет.

Механические датчики

Механические датчики контролируют качество ткани на различных машинах во время обработки. Машины с косым изгибом используют датчики, которые удаляют косой изгиб ткани. Механические датчики также обнаруживают неравномерную толщину ткани и проблемы с текстурой.

Физические методы

Физические методы тестирования — это старые, традиционные методы обнаружения дефектов во время обработки ткани. Например, после расшлихтовки ткани мы проверяем процент размера, чтобы увидеть, был ли он удален.

После расшлихтовки ткань поступает на машину, где я проверяю степень ее мерсеризации. Затем сотрудники следят за работой в отбеливающем отделении.

После отбеливания отбеленная ткань должна проникать более чем на 3 см. Если это так, то она пригодна для печати или окрашивания. После печати мы берем образец ткани из мыловаренной машины. Это помогает нам проверить цвет на выцветание.

После завершения работы ткань отправляется на упаковку. Берется образец для замачивания и стирки. Это позволяет проверить, не линяет ли цвет.

 ограничения

Традиционные методы обнаружения дефектов имеют ограничения. Работники используют эти методы вручную, что может привести к человеческой ошибке. Ручные методы требуют много времени и нестабильны из-за усталости.

Проверка линз также занимает много времени, поскольку рабочие подсчитывают количество нитей по отдельности. Этот метод не подходит для больших объемов.

Методы обнаружения текстильных дефектов на основе искусственного интеллекта

Различные структуры ткани приводят к различным текстурам и другим типам дефектов. Комбинаций много. Это делает автоматизированное обнаружение ткани настоящей проблемой для текстильной промышленности.

Производители заставляют рабочих проверять ткань на глаз. Но этот метод может быть непоследовательным и ненадежным.

Искусственная технология создала Wise Eye. Эта интеллектуальная система обнаружения дефектов работает на любом ткацком станке.

Это помогает производителям обнаруживать и исправлять дефекты во время фотопроцесса. Позвольте мне сказать, что с мудрым взглядом дефектам ткани негде спрятаться.

Представьте себе сложную структуру ткани как обычную фоновую текстуру изображения. Дефекты — это объекты переднего плана. Они нарушают нормальную текстуру изображения.

То, что мы делаем, это выделяем аномалии из сложной фоновой текстуры. Система оснащена мощной светодиодной полосой и ПЗС-камерой высокого разрешения.

Они установлены на рельсе и приводятся в движение вперед и назад по нему электронным двигателем. В процессе ткачества камера делает снимки всей ширины тканого полотна.

Сначала мы обрабатываем изображения. Затем они поступают в машину ИИ, которая использует алгоритм зрения для поиска дефектов ткани. Когда обнаруживается дефект, умный глаз быстро оповещает ткацкий станок или информационную систему фабрики.

Wise Eye может обнаружить 40 распространенных дефектов ткани с показателем обнаружения более 90%. Wise Eye успешно интегрирует ИИ, большие данные и технологии глубокого обучения новым способом.

Этот технологический прорыв помогает текстильной промышленности. Он также знаменует собой большой шаг в автоматизации контроля качества.

Внедрение и преимущества ИИ в текстильной промышленности

Процесс проверки ткани зависит от людей. Это может привести к потере времени и ошибкам. Во многих отраслях используется система виртуальной проверки AI. Она работает круглосуточно, без участия человека.

Вы можете избавиться от ручной проверки ткани. Она работает 24 часа в сутки без участия рабочих. Она избавила фабрику от большого количества ручного труда. Кроме того, вы можете использовать ее на многих типах одноцветных тканей.

Продвинутая технология машинного обучения находит множество дефектов. К ним относятся сломанные концы, сломанная начинка, узлы, дыры, грязь, пушистость и усадка утка.

AI-Приводные машины обнаруживают дефекты на расстоянии 0.1 мм с точностью более 85%.

                                         Система искусственного интеллекта, выявляющая дефекты тканей

Система ИИ может обучаться и улучшать обнаружение дефектов. Это приводит к лучшей идентификации дефектов путем подключения к вашей системе ERP.

Получите отчет о проверке и результаты на основе данных в режиме реального времени. Это значительно повысит вашу эффективность.

Будущие тенденции и инновации

В 2025 году технологии претерпевают стремительные изменения. Мы собираемся увидеть революцию, в которой технологии впишутся в нашу повседневную жизнь.

Технология, работающая на основе искусственного интеллекта и умных тканей, лидирует в этой захватывающей трансформации. Эти достижения улучшат наше здоровье, физическую форму и повседневную жизнь, как никогда раньше.

Представьте себе одежду, которая отслеживает ваш пульс, отслеживает ваши тренировки и адаптируется к температуре вашего тела. Это уже не просто научная фантастика.

Мы стремительно приближаемся к новой эре. Вплетая технологии в нашу повседневную жизнь, мы подключаем наши тела к цифровому миру.

Давайте окунемся в захватывающий мир умных тканей и искусственного интеллекта. Они изменят наш образ жизни.

Умные ткани производят революцию в текстильной промышленности. Эти ткани — больше, чем просто мода. Они умны, отзывчивы и могут взаимодействовать с нами и нашим окружением.

                                                         Текстиль с искусственным интеллектом

Больше приложений ИИ

Представьте себе спортивную одежду, которая отслеживает ваш сердечный ритм и мышечную активность во время упражнений. Также подумайте об одежде, которая подстраивается под погоду, обеспечивая вам комфорт.

Такие компании, как Google с проектом Jacquard, возглавляют эту революцию. Nike использует датчики для проверки результатов спортсменов. Under Armour выпускает одежду, регулирующую температуру.

Hexskin производит биометрические рубашки, которые фиксируют физиологические данные. Вот несколько компаний, лидирующих в области инноваций в области умных тканей.

Умные ткани предоставляют платформу; искусственный интеллект управляет их преобразующим потенциалом. Алгоритмы ИИ анализируют данные с датчиков, предлагая информацию о нашем здоровье и благополучии. Этот анализ в реальном времени обеспечивает персонализированную обратную связь, позволяя принимать обоснованные решения в области здравоохранения.

ИИ отлично справляется с выявлением закономерностей и составлением прогнозов, что производит революцию в здравоохранении. Он помогает выявлять проблемы со здоровьем на ранних стадиях, что является ключевым фактором при хронических заболеваниях. Фитнес-ИИ создает индивидуальные планы тренировок и повышает производительность.

ИИ также контролирует психическое здоровье, выявляя стресс, беспокойство или депрессию. Умные ткани и ИИ изменят нашу повседневную жизнь кардинальным образом.

Представьте себе будущее, в котором мы будем контролировать хронические заболевания на ранних стадиях. Это остановит осложнения и повысит качество жизни. Потенциальные преимущества этой технологии выходят за рамки индивидуального здоровья.

Smart Fabrics собирает данные, которые мы можем объединить и анонимизировать. Это дает полезные идеи для медицинских исследований и усилий в области общественного здравоохранения.

                                                             Тестер усадки текстиля, разработанный на основе искусственного интеллекта и технологии визуального контроля

 Гидростатический тестер давления для текстиля с технологией искусственного интеллекта

Заключение

Искусственный интеллект меняет текстильную промышленность. Он помогает обнаруживать дефекты в ткани. Эта технология снижает необходимость в ручных проверках.

Он работал 24/7 без необходимости в рабочих. Он избавил фабрику от большого количества ручного труда и может использоваться на многих типах одноцветных тканей.

Передовая технология машинного обучения обнаруживает множество дефектов. К ним относятся сломанные концы, узелки, дырки, грязь, пушистость, усадка утка и многое другое.

Для получения дополнительной информации о методах/стандартах испытаний текстиля
или машины для испытания текстиля, свяжитесь с нами:
What's App: +86 180 2511 4082
Тел: + 86 769 2329 4842
Факс: +86 769 2329 4860
Эл. почта: [электронная почта защищена]