직물 및 의류 검사

직물 및 의류 품질 관리는 자동차 안전 부품에서 의료용 직물 및 의류에 이르기까지 제품의 주요 제조 단계입니다. 일부는 안전이 중요합니다. 에어백 패브릭 및 안전 벨트 웨빙 생산은 무결함 제조를 요구하며 보호 장비용 의료용 직물은 엄격한 ISO 표준을 충족해야 합니다. 또한 안전 문제는 아니지만 브랜드 평판과 고객 만족도를 유지하려면 소비자 의류의 품질 관리가 중요합니다.

패턴 검증, 치수 정확도 및 결함 감지는 섬유 제조에 필수적입니다. 현대의 섬유 제조 시설에서는 매일 수천 개의 제품을 처리하고 있으며, 일관된 품질이 제품 신뢰성과 안전 준수 여부를 결정합니다. 기존의 수동 검사는 생산 속도와 감지 일관성으로 인해 어려움을 겪으며, 직물 패턴의 시각적 복잡성은 규칙 기반 머신 비전을 비효율적으로 만듭니다.  

직물 검사는 고유한 과제를 제시합니다. 균일하게 제조된 자재와 달리 직물은 복잡한 직조 패턴, 실 두께 차이, 어떻게 늘리고 다루는지에 따라 달라지는 자연적인 직물 특성이 있는 경우가 많지만 실질적으로 "결함"을 만들지는 않습니다. 의류 검사는 다양한 조명 및 위치 조건에서 허용 가능한 원단 특성과 실제 품질 결함을 일관되게 구분해야 합니다.  

기존 시스템에 문제를 일으키는 중요한 결함 유형은 다음과 같습니다.

• 구조적 문제: 구멍, 찢김, 터짐 및 직조 불규칙성
• 표면 결함: 얼룩, 박힌 입자 및 색상 차이
• 제조 오류: 스티칭 결함, 패턴 정렬 불량 및 치수 부정확성
• 안전에 중요한 결함: 자동차 웨빙 및 에어백 재질의 스트레스 농도                                                      

이러한 과제는 규칙 기반 머신 비전으로 해결하기에는 너무 복잡합니다. 복잡한 패턴을 다루면서 다양한 결함을 해결하기 위한 규칙을 프로그래밍하는 것은 비효율적이고 오류가 발생하기 쉽습니다. 수동 검사는 느리고 일관성이 없으며, 특히 비교적 작은 문제를 찾을 때 더욱 그렇습니다. 

Cognex AI 기술은 까다로운 패브릭 검사를 신뢰할 수 있는 자동화된 프로세스로 변환합니다. 광범위한 결함 라이브러리가 필요한 기존 시스템과 달리 AI 기반 의류 검사는 양호한 이미지 세트를 사용하여 직물 패턴, 원단 특성, 허용 가능한 변형을 포함하여 직물의 정상적인 모습을 학습합니다. AI 기반 비전 시스템은 예시를 통해 학습하므로 새로운 변수와 결함 유형에 쉽게 적응할 수 있습니다.

섬유 애플리케이션을 위한 주요 기능은 다음과 같습니다.

• ​이상 감지: ​특정 결함을 프로그래밍하지 않고 학습한 정상적인 모습에서 모든 편차를 찾습니다.
• 패턴 검증: ​다양한 조건에서 복잡한 직물 패턴과 인쇄 정확도를 확인합니다.
• 치수 측정: 의류 사이즈 및 구성 요소 배치가 사양을 충족하는지 확인합니다.
• ​다양한 애플리케이션에 적용 가능한 유연성:​ 새로운 직물 유형 및 의류 디자인에 빠르게 적응합니다.

결함 감지 툴은 안전에 문제가 될 수 있는 구멍, 찢어진 부분, 스티칭 오류를 감지하는 데 매우 효과적입니다. 또한 AI 기반 툴은 얼룩 및 박힌 입자와 같이 예기치 못하게 발생하는 결함도 감지합니다. 이 기술은 새로운 의류 디자인에 빠르게 적응하므로 새로운 제품이나 변형에 쉽게 적용할 수 있습니다.

추적 및 추적 가능성

또한 Cognex는 AI를 사용하여 광학 문자 인식(OCR) 작업을 한층 더 향상합니다. 머신 비전 시스템은 AI, 강력한 광학 장치 및 강력한 이미징 기술을 결합하여 직물의 심하게 변형되고, 기울어지고, 제대로 새겨지지 않은 관리 라벨, 사이즈 태그 및 로트 코드를 판독합니다. 사전 훈련된 글꼴 라이브러리는 즉시 사용 가능하여 모든 제조 단계에서 직물 추적 작업을 간소화합니다.

Cognex는 머신 비전 전문가로 구성된 글로벌 네트워크를 통해 종합적인 지원을 제공하며 의류 품질 관리 자동화가 구현부터 확장 단계까지 일관된 결과를 제공할 수 있도록 합니다.