SolVision사례 연구
AI를 활용한 양말 결함 검사
고객
고객은 AI 기반 시각 검사 기술을 통해 품질 관리 및 운영 효율성을 향상시키려는 선도적인 양말 제조업체입니다.
사례
양말의 AI 시각 검사
양말 제조 과정은 디자인, 니팅, 재봉, 성형, 검사 및 포장 등 여러 주요 단계로 구성됩니다. 이 노동 집약적인 산업에서는 여러 검사 지점에서 품질 관리가 수동으로 이루어집니다. 그러나 인간 검사자에게 의존하면 시각 피로로 인해 양말 결함을 놓칠 가능성이 커지며, 이는 생산 속도를 늦추고 제품 품질 저하의 위험을 증가시킵니다.
도전 과제
전통적인 검사 방법의 한계
양말은 재봉 결함, 구멍, 찢어짐 등 다양한 결함에 취약하며, 결함의 크기와 위치가 다를 수 있습니다. 전통적인 규칙 기반 시각 시스템은 전체 직물을 검사할 수 있지만, 종종 불규칙한 양말 결함을 탐지하는 데 어려움을 겪습니다. 이 결함 탐지의 한계는 추가적인 수동 검사를 필요로 하여 효율성을 낮추고 결함을 놓칠 위험을 증가시킵니다. 이러한 문제를 해결하려면 정확도를 향상시키고 검사 프로세스를 효율적으로 개선할 수 있는 AI 기반 결함 탐지 솔루션이 필요합니다.
솔루션
SolVision을 통한 실시간 결함 탐지
SolVision은 Solomon의 AI 기반 결함 탐지 시스템으로, 소량의 샘플 이미지를 학습하여 실시간으로 결함이 있는 양말을 식별합니다. 이 시스템은 다양한 양말 결함을 빠르고 정확하게 인식하여 분류하며, 불량 제품이 생산 라인을 통과하지 않도록 합니다. 실시간으로 결함을 분석함으로써 제품 품질을 보호하고 생산 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다.
양말 결함 탐지 및 분류
바늘 자국
솔기 주름
바늘 자국
부러진 바늘