面料和服装检查

织物和服装质量控制是从汽车安全部件到医疗纺织品和服装产品的关键制造步骤。有些是安全关键的：安全气囊织物和 安全带织带 生产需要零缺陷制造，防护装备的医疗织物需要满足严格的ISO标准。虽然不是安全问题，但消费者服装的质量控制对于保持您的品牌声誉和客户满意度至关重要。

模式验证、尺寸精度和缺陷检测对纺织品制造至关重要。现代纺织制造设施每天处理数千种产品，其中一致的质量决定了产品的可靠性和安全性合规性。传统的人工检测在生产速度和检测一致性方面存在困难，而织物图案的视觉复杂性使基于规则的机器视觉无效。  

织物检查带来了独特的挑战。与制服制造的材料不同，纺织品通常具有复杂的编织图案、纱线厚度变化和天然织物特性，这些特性随着拉伸和处理而变化，实际上不会产生“缺陷”。服装和服装检查必须始终如一地区分可接受的织物特性和不同照明和定位条件下的实际质量缺陷。  

挑战传统系统的关键缺陷类型包括：

• 结构问题：孔洞、裂口、撕裂和编织不规则
• 表面缺陷：污渍、嵌入式颗粒和颜色变化
• 制造错误：缝合缺陷、模式错位和尺寸不准确
• 安全关键缺陷：汽车织带和安全气囊材料中的应力集中                                                      

这些挑战对于基于规则的机器视觉来说过于复杂。编程规则以解决各种缺陷，同时解决复杂的模式将是低效的，容易出错。人工检查缓慢而不一致，尤其是在寻找相对较小的问题时。 

康耐视 AI 技术将具有挑战性的织物检测转变为可靠的自动化流程。与需要广泛缺陷库的传统系统不同，基于 AI的服装检测训练一组良好的图像，以了解纺织品的正常外观，包括编织图案，织物特性和可接受的变化。由于AI 视觉系统通过示例学习，因此它们可以轻松适应新的变量和缺陷类型。

纺织应用的主要功能包括：

• 异常检测：查找与学习的正常外观的所有偏差，无编程特定缺陷
• 图案验证：在各种条件下确认复杂的织物图案和打印精度
• 尺寸测量：确保服装尺寸和组件放置符合规格
• 多应用灵活性：快速适应新的面料类型和服装设计

缺陷检测工具擅长检测可能危及安全的孔洞、撕裂和缝合异常。基于 AI 的工具还可检测不可预测的缺陷，如污渍和嵌入式颗粒。该技术可快速适应新的服装设计，使其易于适应新产品或变体。

跟踪和可追溯性

康耐视还使用 AI 来增强光学字符识别 （OCR） 任务。机器视觉系统结合了 AI、强大的光学技术和强大的成像技术，可以读取纺织品上变形不良、偏斜和蚀刻不良的护理标签、尺寸标签和批号。预先训练的字体库开箱即可使用即用，简化了每个制造阶段的纺织品跟踪和可追溯性。

康耐视通过我们的全球机器视觉专家网络提供综合支持，康耐视确保您的服装质量控制自动化系统从实施到扩展都能始终如一地保持稳定效果。