various colored yarn bobbins

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

Stained yarn defect detected

Fleck

Damaged yarn defect detected

Schaden

Damaged yarn defect detected

Schaden

Distorted yarn defect detected

Verzerrung

Stained yarn defect detected

Fleck

Scratched yarn defect detected

Kratzer

Damaged yarn defect detected

Schaden

Distorted yarn defect detected

Verzerrung

Ergebnis

Verbesserte Genauigkeit bei der Erkennung von Garnfehlern, wodurch die Qualitätssicherung erhöht wird
Geringere Abhängigkeit von manueller Inspektion, wodurch die Effizienz der Qualitätskontrolle verbessert wird
Erfolgreiche Identifizierung von Defekten wie Knoten, Flecken und Farbabweichungen