In-Sight3900シリーズ
In-Sight 3900は、高スループットの生産ライン向けに設計された高速AIマシンビジョンシステムであり、高性能コンピューティングと組み込みAIにより、高解像度画像や高度な検査に対応します。
繊維の品質管理により、安全上の危険や費用のかかるリコールを防止
布地と衣料品の品質管理は、自動車の安全部品から医療用テキスタイルや衣類に至るまでの製品において、重要な製造工程です。エアエアバッグファブリックと シートベルトウェビング の製造には欠陥ゼロ製造が必要であり、保護具用の医療用ファブリックは厳しいISO規格を満たす必要があります。そして、安全性の問題ではないものの、一般消費者向け衣料品の品質管理は、ブランドの評判と顧客満足度を維持するために重要です。
パターン検証、寸法精度、欠陥検出はテキスタイル製造に不可欠です。現代の繊維製造施設は毎日何千もの製品を処理しており、一貫した品質によって製品の信頼性と安全性のコンプライアンスが決まります。従来の手動検査では、生産速度と検出の一貫性の維持が困難であり、布地のパターンには視覚的な複雑さがあるため、ルールベースマシンビジョンは効果的ではありません。
AIにより、織りの不規則性など、多様かつ複雑な織物の欠陥を特定できます。
従来の繊維検査の最大の障害の一つとなっている、一貫性の欠如
布地検査には独自の課題があります。均一な製造材料とは異なり、テキスタイルは複雑な織り柄、糸の太さのばらつき、および引っ張りや取り扱いによって変化する自然な布地の特性を持ちますが、これらは実際には「欠陥」を生み出すわけではありません。衣料品検査では、変化する照明や配置の条件全体を通じて、許容できる布地の特性と実際の品質欠陥を一貫して区別する必要があります。
従来のシステムでは対応が難しい重大な欠陥タイプには、以下のようなものがあります。
- 構造上の問題：穴、裂け目、破れ、織りの不規則性
- 表面の欠陥：汚れ、埋め込まれた粒子、および色のばらつき
- 製造ミス：ステッチ不良、パターンずれ、寸法誤差
- 安全重要欠陥：自動車ウェビングおよびエアバッグ材料におけるストレス集中
これらの課題は複雑なため、ルールベースのマシンビジョンでは対応することができません。複雑なパターンに対処しながら様々な欠陥に対処するためのルールをプログラミングすることは、非効率的でエラーが発生しやすい状況を生み出します。また特に、比較的小さな問題を探す場合、手動検査では十分な速さや一貫性を保つことができません。
コグネックスAIは、布地上の読みづらいテキストを読み取ります。
AIを使用して、織りから完成した衣料品までの布地検査を自動化
コグネックスAIテクノロジーは、困難なファブリック検査を信頼性の高い自動化されたプロセスに変換します。広範な欠陥ライブラリを必要とする従来のシステムとは異なり、AIベースの衣料品検査は、良好な画像のセットを使用して、織りパターン、布地の特性、および許容可能なばらつきを含むテキスタイルの外観を学習します。AI搭載のビジョンシステムは実例から学習するため、新しいばらつきや新しいタイプの欠陥に容易に適応できます。
テキスタイル用途の主な機能は次のとおりです。
- 異常検出：特定の欠陥をプログラムすることなく、学習した正常な外観からのすべての偏差を検出
- パターン検証：複雑なテキスタイルパターンと様々な条件にわたる印刷精度を確認
- 寸法計測：衣料品のサイズと部品nの配置が製品仕様を満たしていることを確認します
- 多用途な柔軟性：新しい布地の種類や衣料品のデザインに素早く適応
欠陥検出ツールは、安全性を損なう可能性のある穴、裂け目、縫製の異常の検出に優れています。AIベースのツールでは、シミや埋め込まれた粒子といった予測不可能な欠陥も検出します。この技術は新しい衣料品のデザインに素早く適応し、新製品やばらつきに簡単に対応できます。
追跡とトレーサビリティ
また、コグネックスはAIを使用して光学式文字認識（OCR）タスクを強化します。マシンビジョンシステムは、AI、強力な光学系、および堅牢な画像処理技術を組み合わせて、テキスタイル上のひどく変形した、歪んだ、エッチングが不十分なケアラベル、サイズタグ、およびロットコードを読み取ります。事前学習済みのフォントライブラリはすぐに使用でき、あらゆる製造段階でテキスタイルの追跡とトレーサビリティを合理化します。
コグネックスは、マシンビジョンの専門家のグローバルネットワークを通じて広範のサポートを提供し、衣料品における品質管理の自動化が導入から拡張まで一貫した結果をもたらすことを保証します。