人工智能在纺织品瑕疵检测中的应用

 

与旧检测方法相比，人工智能使纺织品缺陷检测更加准确和一致。人工智能机器可以快速发现织物问题。它们可以检测出破洞、污渍、编织问题、奇怪的图案和染色缺陷。它们使用计算机视觉和机器学习算法来完成这项任务。人工智能正在帮助纺织行业。它检查纺织品缺陷并提供解决方案。今天我们将分享纺织品缺陷检测中的人工智能。

纺织品瑕疵检测简介

纺织业有多个阶段来准备布料，也就是穿上身。我们从田地里采摘棉花。然后，我们把它送到纺纱厂制成纱线。之后，它被编织成布料。

我们将机织织物送至加工业。在那里，织物将经过各种化学处理。这些工艺对织物进行清洗、染色和印花。其中还包括压延和预缩的机械作用。这些工艺有助于织物达到所需的效果。

面料准备是一个漫长的过程，有许多步骤。在这些步骤中，面料可能会出现故障和缺陷。我们在加工过程中解决并修复这些问题。

让我们看看主要内容 检测到缺陷 处理过程中可能会发生。

 

纱线瑕疵

断丝

当构成主纱的单根细丝断裂时就会发生这种情况。

彩色斑点

纱线中存在有彩色异物，称为彩色斑点。

结

当构成主纱的单根细丝断裂时就会发生这种情况。

竹节

粗节是纱线中较厚且凹凸不平的点。这里的纤维松散地扭曲或根本没有扭曲。这使得它比普通纱线更宽。

织造瑕疵

断头编织成束

这种缺陷是由于断线或松线织入织物中而产生的。这会导致织物不平整或有瑕疵。

破碎的图案 

图案断裂是指织物的编织或设计中断。这会导致外观不均匀或不完整。

双端

这种缺陷表现为一条沿织物长度（与经线平行）延伸的粗线。当两根或多根纱线像一根线一样缠绕在一起时，就会出现这种情况。

Float 

当织物中的经线和纬线未正确交织时，就会出现浮线。这会导致纱线在织物表面上松弛或放置不正确。

痛风

异物是指细小的异物，如棉绒或碎屑。由于疏忽，这些碎屑在制造过程中被织入织物中。

破洞、切口或撕裂

一般情况下，布料会出现割伤或破洞，可能由多种因素造成。

猛烈抨击

在生产过程中，一根多余的纱线被错误地织入了靠近边缘（布边）的织物中。

局部扭曲

当织物中的经线（垂直）或纬线（水平）偏离其通常的直线时，就会发生变形。这会导致织物看起来不均匀或错位。

缺失的结局

织物中存在与经线（垂直线）平行的间隙。当该区域缺少一根或多根经线时，就会出现这种情况。

油污或其他污渍

这些是织物上的小瑕疵。它们是由油污、铁锈、油脂或其他物质造成的。

油性纬纱

脏污或油污的条纹贯穿织物的整个宽度，覆盖整个宽度或部分宽度。织造过程中纬线（水平线）被污染会导致这些痕迹。

发尾油腻或脏污

这些是带油或脏污的经线。

 里德·马克斯

经线（垂直）方向的缝隙或裂缝是由于筘损坏造成的。筘是编织过程中保持纱线间距均匀的工具。

 布边瑕疵 

这些是出现在布边的不同缺陷。

脱落

当纬纱（水平）缠结或聚拢时，就会发生脱落。由于错误，这种纱线随后被织入织物中。

 Smash

破裂的布料结构，其特征是多处经纱断裂和浮纬。

缝线

单根纱线浮在经线或纬线上。在经线和纬线颜色不同的情况下，这一点非常明显。

咆哮

一小段纱线（通常是纬纱）会扭曲或绕回自身。这会在织物上形成一个小结或打结。

未修剪的散线

我们将织物中任何悬垂的线头称为松线。

纬纱棒

多余的横条是横跨织物宽度的可见线条。它看起来与周围的正常织物不同。这种缺陷通常因其独特的外观而引人注目。

 

加工缺陷

模糊或暗斑

印花布料上的污点会造成污迹。这会使图案看起来不清晰或不均匀。

鞠躬

弓曲是指织物的经纱和纬纱不保持直角的一种情况。

染条

由于所用染料的颜色或色调不同，所以条形表示纬纱方向。

染料污渍

织物上不想要的颜色痕迹即为染料污渍。

悬线

当挂线弄乱设计时，织物图案就会断裂。这会导致印花出现间隙或错位。

普林特小姐

印刷错误可能会导致下列一种或多种情况：

• 印刷不符合所要求的设计。

• 设计中的轮廓和颜色没有留在适当的位置。

• 没有任何印刷的空地。

染色不均匀、有条纹或不均匀

织物染色不均匀，沿织物宽度方向或横向有较浅或较深的区域。这可能表现为不同色调的斑块、条纹或线条。织物边缘（布边）的染色强度也可能存在差异。

阴影或列表

这是指织物上颜色色调的逐渐变化，这种变化有两种方式。第一点以布边为中心。在这里，色调从织物的中间逐渐变化到一个边缘（布边）。

第二种是布边到布边，颜色从一边逐渐转移到另一边。这会导致织物颜色不均匀或不一致。有些区域可能看起来不一样。

印刷或着色不均匀。

在印花织物中，图案在某些地方看起来清晰醒目。但在其他区域，图案显得模糊、模糊或不清晰。这种印花不一致导致织物外观不均匀。

水印

水印是指织物上产生的不必要的波纹效果（光痕）。

漂白斑

织物的特点是漂白布会带黄色。漂白产品中，这种差异是不可接受的。

机械缺陷

 

皮林

洗涤、干洗或穿着会使纤维缠结。这会导致织物表面起毛球。这些区域足够密集，光线可以穿过。

不均匀或松散的桩

当织物上绒头的高度（凸起的表面）不均匀时，就会出现绒头不均匀或松散的情况。

对于具有凸起纹理的织物，不一致的凸起会导致不均匀的斑块。这会在表面形成斑驳或不规则的外观。

减少斑点

在毛圈布和天鹅绒织物中，无绒点是指缺少柔软凸起的表面（即使该表面应该有）。

织物起毛不均匀会导致外观不均匀。这会使某些区域与其他区域格格不入。这会导致纹理或饰面不一致。

铣削不均匀 

纤维排列不均匀会造成磨毛不均匀。

磨矿钻机

铣削会产生折痕，称为铣​​削装置。

纺织品缺陷检测的重要性

在纺织行业中，检测织物缺陷至关重要。一个小错误可能会造成巨大损失并损害织物的质量。

及时检测瑕疵可节省布料加工的时间、能源和资源。它还能提高成品布料的质量。

例如，我们了解到数码印刷需要小心处理。改变填充厚度会导致严重的色调变化问题。

在纺织过程中，实验室工作人员和技术人员会非常仔细地监控每个步骤。然后，他们便会继续进行下一步。

传统缺陷检测方法及其局限性

纺织行业进行织物瑕疵检测工序，人工使用的传统方法如下：

1. 手工处理

2. 镜片检查

3. 灯板

4. 机械传感器

5. 物理方法

动力织机织物具有多种品质。我们需要检查这些品质以确保质量。我们在加工前检查这些织物，发现缺陷后需要解决。

手动处理

团队手工检查织造部门送来的布料和动力织机。然后，修补部门的团队将坯布拿去修补。

有人将整块布料放在倾斜的灯板上。这有助于发现挂线、污点和其他缺陷。有人用切刀手动剪断长线。

镜片检查

镜头检查检查织物的结构。纺织单位常见的两种镜头是 1 英寸和 1/2 英寸。这两种镜头都可验证织物的质量和结构。

半英寸的镜头节省了时间。您只需计算一半的螺纹，这样可以更轻松地检查不同的质量类型。

技术人员利用放大镜可以计算经线和纬线的线数。这是评估坯布质量的最传统方法。

灯板

倾斜灯板用于确定污点瑕疵、挂线和织物宽度。在染色部门，还使用灯箱检查和匹配不同光源（如 TL84、F11 和 UV 灯）下的织物色调。

机械传感器

机械传感器在加工过程中监测各种机器上的织物质量。斜弓机使用传感器来消除织物的斜弓。机械传感器还可以检测织物厚度不均匀和纹理问题。

物理方法

物理测试方法是发现织物加工过程中瑕疵的古老传统方法。例如，在织物退浆后，我们会检查浆料百分比，看看是否已去除。

退浆后，布料被送入机器，我在那里检查其丝光度。然后，工作人员在漂白部门监督操作。

漂白后，漂白织物应渗透超过 3 厘米。如果渗透深度达到 XNUMX 厘米，则适合进行印花或染色。印花后，我们从皂洗机中取出织物样品。这有助于我们检查颜色是否渗出。

布料完成后，就进入包装阶段。取样浸泡和清洗。这是为了检查颜色是否褪色。

 限制

传统的缺陷检测方法存在局限性。工人手动使用这些方法，可能会造成人为错误。手动方法耗时长，并且由于疲劳而导致结果不一致。

镜片检测也很耗时，因为工人要逐个计算螺纹数量。这种方法不适用于大批量生产。

基于人工智能的纺织品缺陷检测技术

不同的织物结构会导致各种纹理和其他类型的缺陷。组合方式多种多样。这使得自动织物检测成为纺织行业面临的真正挑战。

制造商让工人用肉眼检查布料。但这种方法可能不一致且不可靠。

人工智能技术创造了 Wise Eye。这种智能缺陷检测系统适用于任何织机。

它可以帮助制造商在摄影过程中检测和纠正旅行缺陷。我可以说，只要有一双慧眼，织物缺陷就无处可藏。

想象一下织物的复杂结构作为图像的常规背景纹理。瑕疵是前景物体。它们会破​​坏图像的正常纹理。

我们所做的是从复杂的背景纹理中找出异常。该系统配有强大的 LED 灯条和高分辨率 CCD 摄像头。

它们安装在轨道上，由电动机驱动沿轨道来回移动。在织造过程中，摄像机会捕捉整个织物宽度的图像。

我们首先处理图像。然后，它们进入使用视觉算法来查找织物缺陷的人工智能机器。当出现缺陷时，智能眼会迅速向织布机或工厂的信息系统发出警报。

Wise Eye 可检测 40 种常见织物瑕疵，检测率超过 90%。Wise Eye 成功地以新的方式整合了人工智能、大数据和深度学习技术。

这项技术突破对纺织行业大有裨益，也标志着质量控制自动化迈出了一大步。

人工智能在纺织行业的应用及优势

面料检测过程依赖于人工。这会浪费时间并导致错误。许多行业使用人工智能虚拟检测系统。它可以全天候工作，无需人工。

您可以摆脱手动布料检查工作。它每天 24 小时运行，无需任何工人。它为工厂节省了大量体力劳动。此外，您可以在多种类型的单色布料上使用它。

先进的机器学习技术可以发现许多缺陷。这些缺陷包括断头、断经、结头、孔洞、污垢、起毛和纬纱收缩。

AI-动力机器可以发现 0.1 毫米范围内的缺陷，准确率超过 85%。

                                         人工智能系统捕捉织物缺陷

AI 系统可以学习并改进其缺陷检测。通过连接到您的 ERP 系统，可以更好地识别缺陷。

实时获取检查报告和数据驱动的结果。这将显著提高您的效率。

未来趋势与创新

2025 年，技术正在经历快速变化。我们即将看到一场技术融入我们日常生活的革命。

人工智能和智能面料技术正在引领这一激动人心的变革。这些进步将前所未有地改善我们的健康、健身和日常生活。

想象一下，衣服可以监测你的心率、跟踪你的锻炼情况，并适应你的体温。这不再只是科幻小说了。

我们正在快速迈进一个新时代。通过将科技融入我们的日常生活，我们将身体与数字世界连接起来。

让我们深入智能面料和人工智能的精彩世界。它们将改变我们的生活方式。

智能面料正在彻底改变纺织行业。这些面料不仅仅是时尚。它们很智能，反应灵敏，可以与我们和周围环境互动。

                                                         人工智能纺织品

人工智能的更多应用

想象一下，运动服可以在您锻炼时跟踪您的心率和肌肉活动。此外，想想可以根据天气调整的服装，确保您的舒适。

谷歌等公司凭借其 Jacquard 项目引领了这场革命。耐克使用传感器来检查运动表现。安德玛则生产可调节温度的服装。

Hexskin 生产可捕捉生理数据的生物识别衬衫。以下是一些在智能面料创新方面处于领先地位的公司。

智能面料提供了平台；人工智能推动了它们的变革潜力。人工智能算法分析来自传感器的数据，为我们的健康和福祉提供见解。这种实时分析提供个性化反馈，帮助做出明智的健康决策。

人工智能擅长识别模式和做出预测，彻底改变了医疗保健。它有助于及早发现健康问题，这对于慢性病来说至关重要。健身人工智能可以制定量身定制的训练计划并提高表现。

人工智能还可以通过检测压力、焦虑或抑郁模式来监测心理健康。智能面料和人工智能将深刻改变我们的日常生活。

想象一下，未来我们可以尽早管理慢性病。这将阻止并发症并提高生活质量。这项技术的潜在益处不仅限于个人健康。

智能织物收集我们可以合并和匿名化的数据。这为医学研究和公共卫生工作提供了有用的见解。

                                                             基于人工智能与视觉检测技术开发的纺织品缩水率测试仪

 采用人工智能技术的纺织品静水压试验机

结语

人工智能正在改变纺织行业。它有助于检测织物中的缺陷。这项技术减少了人工检查的需要。

它可以全天候工作，无需工人。它为工厂节省了大量的手工劳动，并且可以用于多种类型的单色织物。

先进的机器学习技术可以发现许多缺陷。其中包括断头、填充结、孔洞、污垢、起毛、纬纱收缩等。

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