SolVisionVaka Çalışması

Yapay Zeka ile İplik Muayenesi

Durum

İplik Üretiminde Kalite Kontrolü

Etkili iplik muayenesi, üretim sürecinin erken aşamalarında kusurların tespit edilmesi açısından kritik öneme sahiptir. Bu, ürün kalitesinin korunmasına ve israfın en aza indirilmesine yardımcı olur. Yüksek kaliteli ipliğe olan talebin artmasıyla birlikte, tekstil üreticileri endüstri beklentilerini karşılamak ve operasyonel verimliliği artırmak için sağlam kalite kontrol önlemleri uygulamalıdır.

Zorluk

Geleneksel Muayene Yöntemlerinin Sınırlamaları

Geleneksel iplik muayene yöntemleri genellikle zaman alıcı ve insan hatasına açık olan manuel süreçlere dayanır. Leke, deformasyon, düğüm, kopmuş lifler, ayrılma, tüylü kenarlar ve yanlış renkler gibi iplik kusurları, kalite kontrol sürecini karmaşık hale getirir. Bu farklılıklar, kapsamlı incelemelerin sağlanmasını zorlaştırır. Ayrıca, geleneksel kural tabanlı görüntüleme sistemleri düzensiz iplik kusurlarını ve yüksek hacimli üretimi yönetmekte zorlanır, bu da zaman alıcı manuel doğrulama gerektiren hatalı tespitlere yol açar. Tekstil endüstrisinde verimlilik ve kaliteyi artırmak için daha etkili ve güvenilir bir muayene çözümü gereklidir.

Çözüm

SolVision ile İplik Kusurlarının Tespiti

SolVision, gelişmiş AI teknolojisini kullanarak iplik muayenesini geliştirir ve görüntü analizi yoluyla çeşitli iplik kusurlarını hassas bir şekilde tespit eder. Sistem, düğümler, lekeler ve düzensizlikler gibi yaygın sorunları hızlı bir şekilde tanımlayarak tespit oranlarını ve üretim verimliliğini artırırken manuel kontrole olan bağımlılığı azaltır. Bu otomasyon, insan hatasını en aza indirir ve tutarlı kalite kontrolü sağlar. Muayene verilerinin hacmi arttıkça, AI modeli sürekli olarak algoritmalarını uyarlayarak rafine eder, böylece birden fazla üretim hattına etkili bir şekilde entegre edilmesini sağlar ve üreticilerin yüksek kalite standartlarını korumasına yardımcı olur.