various colored yarn bobbins

SolVisionÉtude de cas

Inspection de Fil avec l’IA

Cas

Contrôle de Qualité dans la Production de Fil

Une inspection efficace du fil est cruciale pour identifier les défauts tôt dans le processus de fabrication, aidant à préserver la qualité du produit et à minimiser les déchets. À mesure que la demande de fil de haute qualité augmente, les producteurs de textiles doivent mettre en œuvre des mesures de contrôle de qualité robustes pour répondre aux attentes de l’industrie et améliorer l’efficacité opérationnelle.

Défi

Limitations des Méthodes d’Inspection Traditionnelles

Les méthodes d’inspection du fil conventionnelles reposent souvent sur des processus manuels, qui sont non seulement longs mais aussi sujets à des erreurs humaines. Les défauts dans le fil, y compris les taches, les déformations, les nœuds, les fibres cassées, les fentes, les bords flous et les couleurs incorrectes, compliquent le contrôle de qualité. Ces variations rendent difficile l’assurance d’inspections approfondies. De plus, les systèmes de vision basés sur des règles traditionnelles ont du mal à gérer les défauts irréguliers du fil et les volumes élevés, entraînant des détections inexactes nécessitant une vérification manuelle chronophage. Pour améliorer la productivité et la qualité dans l’industrie textile, une solution d’inspection plus efficace et fiable est essentielle.

Solution

Détection des Défauts de Fil avec SolVision

SolVision utilise une technologie d’IA avancée pour améliorer l’inspection du fil en détectant avec précision divers défauts de fil grâce à l’analyse d’images. Le système identifie rapidement des problèmes courants tels que les nœuds, les taches et les irrégularités, améliorant ainsi les taux de détection et l’efficacité de la production tout en réduisant la dépendance aux contrôles manuels. Cette automatisation minimise les erreurs humaines et garantit un contrôle de qualité constant. À mesure que le volume des données d’inspection augmente, le modèle d’IA s’adapte et affine continuellement ses algorithmes, facilitant une intégration efficace sur plusieurs lignes de production et aidant les fabricants à maintenir des normes de qualité élevées.

Détection des Défauts de Fil

Stained yarn defect detected

Tache

Damaged yarn defect detected

Dommages

Damaged yarn defect detected

Dommages

Distorted yarn defect detected

Distorsion

Stained yarn defect detected

Tache

Scratched yarn defect detected

Rayure

Damaged yarn defect detected

Dommages

Distorted yarn defect detected

Distorsion

Résultat

IPrécision améliorée dans la détection des défauts de fil, élevant l’assurance qualité
Réduction de la dépendance à l’inspection manuelle, améliorant l’efficacité du contrôle de qualité
Identification réussie des défauts tels que les nœuds, les taches et les incohérences de couleur