SolVisionFallstudie
Fadeninspektion mit KI
Fall
Qualitätskontrolle in der Fadenproduktion
Eine effektive Fadeninspektion ist entscheidend, um Defekte frühzeitig im Herstellungsprozess zu identifizieren, die Produktqualität zu erhalten und Abfall zu minimieren. Da die Nachfrage nach hochwertigem Faden steigt, müssen Textilproduzenten robuste Qualitätskontrollmaßnahmen implementieren, um den Branchenanforderungen gerecht zu werden und die Betriebseffizienz zu steigern.
Herausforderung
Einschränkungen traditioneller Inspektionsmethoden
Konventionelle Inspektionsmethoden für Garn basieren häufig auf manuellen Prozessen, die nicht nur zeitaufwendig, sondern auch anfällig für menschliche Fehler sind. Defekte im Garn, wie Flecken, Deformationen, Knoten, gebrochene Fasern, Spaltungen, fransige Kanten und falsche Farben, komplizieren die Qualitätskontrolle. Diese Variationen erschweren eine gründliche Inspektion. Darüber hinaus haben traditionelle regelbasierte Vision Systeme Schwierigkeiten mit unregelmäßigen Garnfehlern und hohen Volumina, was zu ungenauen Erkennungen führt, die zeitaufwendige manuelle Überprüfungen erfordern. Um die Produktivität und Qualität in der Textilindustrie zu steigern, ist eine effektivere und zuverlässigere Inspektionslösung unerlässlich.
Lösung
Erkennung von Garnfehlern mit SolVision
SolVision nutzt fortschrittliche KI-Technologie, um die Garninspektion zu verbessern, indem es verschiedene Garnfehler durch Bildanalyse präzise erkennt. Das System identifiziert häufige Probleme wie Knoten, Flecken und Unregelmäßigkeiten schnell, verbessert die Erkennungsraten und die Produktionseffizienz und verringert gleichzeitig die Abhängigkeit von manuellen Kontrollen. Diese Automatisierung minimiert menschliche Fehler und gewährleistet eine konsistente Qualitätskontrolle. Mit zunehmendem Volumen der Inspektionsdaten passt sich das KI-Modell kontinuierlich an und verfeinert seine Algorithmen, was eine effektive Integration über mehrere Produktionslinien hinweg erleichtert und den Herstellern hilft, hohe Qualitätsstandards aufrechtzuerhalten.
Garnfehlererkennung
Fleck
Schaden
Schaden
Verzerrung
Fleck
Kratzer
Schaden
Verzerrung