In-Sight 3900
In-Sight 3900 ist ein Hochgeschwindigkeits-KI-Vision-System mit hoher Rechenleistung und KI zur Verarbeitung von hochauflösenden Bildern und erweiterten Inspektionen auf Produktionslinien mit hohem Durchsatz.
Die Qualitätskontrolle in der Textilindustrie verhindert Sicherheitsrisiken und kostspielige Rückrufe
Die Qualitätskontrolle von Stoffen und Bekleidung ist ein wichtiger Fertigungsschritt bei Produkten von Automobilsicherheitskomponenten bis hin zu medizinischen Textilien und Kleidung. Einige sind sicherheitskritisch: Die Produktion von Airbag-Stoff und Sicherheitsgurtbändern erfordert eine fehlerfreie Fertigung, und medizinisches Gewebe für Schutzausrüstung muss strenge ISO-Normen erfüllen. Und obwohl dies kein Sicherheitsproblem ist, ist die Qualitätskontrolle für Verbraucherbekleidung wichtig, um Ihren Ruf als Marke und Ihre Kundenzufriedenheit zu wahren.
Verifizierung, Maßgenauigkeit und Fehlererkennung sind für die Textilfertigung unerlässlich. Moderne Textilfertigung verarbeiten täglich Tausende von Produkten. Eine konstante Qualität bestimmt die Zuverlässigkeit und Sicherheit der Produkte. Herkömmliche manuelle Prüfungen haben mit Produktionsgeschwindigkeiten und Konstanz bei der Erkennungsleistung zu kämpfen, während die visuelle Komplexität von Stoff-Mustern die regelbasierte Bildverarbeitung ineffektiv macht.
KI ermöglicht die Identifizierung einer Vielzahl komplexer Textildefekte, einschließlich Webunregelmäßigkeiten.
Inkonsistenz ist eines der größten Hindernisse bei der konventionellen Textilprüfung
Bei der Stoffprüfung gibt es einzigartige Herausforderungen. Im Gegensatz zu einheitlich hergestellten Materialien weisen Textilien oft komplexe Webmuster, Garndickenvariationen und natürliche Stoffeigenschaften auf, die sich mit der Dehnung und Handhabung ändern, ohne tatsächlich „Mängel“ zu erzeugen. Die Prüfung von Bekleidung muss bei unterschiedlichen Beleuchtungs- und Positionierungsbedingungen zuverlässig zwischen zulässigen Stoffeigenschaften und tatsächlichen Qualitätsmängeln unterscheiden.
Kritische Fehlerarten, die herkömmliche Systeme in Frage stellen, umfassen:
- Strukturelle Probleme:Löcher, Risse, Risse und Webunregelmäßigkeiten
- Oberflächendefekte: Flecken, eingeschlossene Partikel und Farbvariationen
- Fertigungsfehler:Nahtfehler, Musterfehlausrichtung und dimensionale Ungenauigkeiten
- Sicherheitskritische Fehler: Belastungskonzentrationen in Automobilband- und Airbag
Diese Herausforderungen sind zu komplex für regelbasierte Bildverarbeitung. Eine Regel zu programmieren, um unterschiedliche Fehler zu auszumachen und gleichzeitig komplizierte Muster zu prüfen, wäre ineffizient und fehleranfällig. Und die manuelle Prüfung ist langsam und inkonsistent, insbesondere bei der Suche nach relativ kleinen Problemen.
Cognex KI liest herausfordernden Text auf Stoffen.
Einsatz von KI zum Automatisieren der Stoffprüfung vom Weben bis zum fertigen Kleidungsstück
Die Cognex KI verwandelt herausfordernde Stoffinspektionen in zuverlässige, automatisierte Prozesse. Im Gegensatz zu herkömmlichen Systemen, die umfangreiche Defektbibliotheken erfordern, wird die KI-basierte Kleidungsprüfung anhand von Sätzen guter Bilder trainiert, um das normale Erscheinungsbild der Textilien zu lernen, einschließlich Webmustern, Stoffeigenschaften und zulässiger Variationen. Da KI-gestützte Bildverarbeitungssysteme durch Beispiele lernen, können sie sich leicht an neue Variablen und Arten von Defekten anpassen.
Zu den wichtigsten Funktionen für Textilanwendungen gehören:
- Erkennung von Anomalien: Auffinden aller Abweichungen vom gelernten normalen Aussehen ohne Programmierung spezifischer Fehler
- Muster-Überprüfung:Bestätigung komplexer Textilmuster und Druckgenauigkeit unter variablen Bedingungen
- Maßprüfung:Sicherstellen, dass Bekleidungsgröße und Platzierung der Komponente den Spezifikationen entsprechen
- Flexibilität bei mehreren Anwendungen:Schnelle Anpassung an neue Stofftypen und Bekleidungsdesigns
Das Fehlererkennung besticht durch die Erkennung von Löchern, Rissen und Nahtanomalien aus, die die Sicherheit beeinträchtigen könnten. KI-basierte Tools erkennen auch unvorhersehbare Defekte wie Flecken und eingeschlossene Partikel. Die Technologie passt sich schnell an neue Bekleidungsdesigns an und macht es einfach, neue Produkte oder Varianten zu bestimmen.
Nachverfolgung und Rückverfolgbarkeit
Cognex verwendet auch KI, um die Aufgaben der optischen Zeichenerkennung (OCR) zu verbessern. Industrielle Bildverarbeitungssysteme kombinieren KI, leistungsstarke Optik und robuste Bildgebung, um stark verformte, verzerrte und schlecht geätzte Pflegeetiketten, Größenetiketten und Loscodes auf Textilien zu lesen. Die vortrainierte Schriftenbibliothek ist sofort einsatzbereit und optimiert die Stoff-Nachverfolgung und -Rückverfolgbarkeit in jeder Fertigungsphase.
Mit umfassender Unterstützung durch unser globales Netzwerk von Experten für Bildverarbeitung stellt Cognex sicher, dass Ihre Automatisierung der Qualitätskontrolle Ihrer Kleidung von der Implementierung bis zur Erweiterung konstante Ergebnisse liefert.