SolVision사례 연구

AI를 활용한 실 검사

사례

실 생산 품질 관리

효과적인 실 검사는 제조 과정에서 결함을 조기에 식별하고 제품 품질을 유지하며 폐기물을 최소화하는 데 매우 중요합니다. 고품질 실에 대한 수요가 증가함에 따라 섬유 생산업체는 산업 기대를 충족하고 운영 효율성을 높이기 위해 강력한 품질 관리 조치를 구현해야 합니다.

도전 과제

전통적인 검사 방법의 한계

기존의 실 검사 방법은 종종 수작업에 의존하여 시간이 많이 소요되고 인간의 실수가 발생할 수 있습니다. 실의 결함은 얼룩, 변형, 매듭, 끊어진 섬유, 갈라짐, 흐릿한 가장자리, 잘못된 색상 등 다양하며, 이러한 변동성은 철저한 검사를 어렵게 만듭니다. 또한 전통적인 규칙 기반 비전 시스템은 불규칙한 실 결함과 대량의 데이터를 처리하는 데 어려움을 겪어 부정확한 검출을 초래하며, 이는 수작업으로 검증해야 할 시간을 추가적으로 소요하게 만듭니다. 섬유 산업의 생산성과 품질을 향상시키기 위해서는 더 효과적이고 신뢰할 수 있는 검사 솔루션이 필요합니다.

솔루션

SolVision을 통한 실 결함 감지

SolVision은 첨단 AI 기술을 활용하여 실 검사를 향상시키고 이미지 분석을 통해 다양한 실 결함을 정확하게 감지합니다. 이 시스템은 매듭, 얼룩, 불규칙성 등 일반적인 문제를 신속하게 식별하여 검출률과 생산 효율성을 향상시키고 수작업 검사 의존도를 줄입니다. 이 자동화는 인간의 실수를 최소화하고 일관된 품질 관리를 보장합니다. 검사 데이터의 양이 증가함에 따라 AI 모델은 지속적으로 알고리즘을 적응시키고 개선하여 여러 생산 라인에서 효과적으로 통합할 수 있도록 하여 제조업체가 높은 품질 기준을 유지하도록 돕습니다.