SolVision사례 연구

섬유 및 신발

AI를 활용한 직물 결함 탐지

고객

고객은 다양한 종류의 직물을 생산하며 주요 의류 브랜드에 공급하는 유명한 섬유 제조업체입니다.

사례

염색 직물 결함 탐지

직물 생산은 정밀한 단계를 거칩니다. 색상에 따라 섬유를 분류하고, 그 후 실을 만들기 위해 방적, 늘리기, 비틀기를 진행합니다. 이러한 실은 염색, 인쇄 및 직조를 거쳐 다양한 용도의 고품질 직물을 생산합니다.

Silk fabric with red stripes. Abstract silk tones in ruby tones. Vintage pattern on the fabric. Background texture, decorative ornament

도전 과제

전통적인 AOI 검사 방법의 한계

다양한 색상과 복잡한 디자인을 가진 염색 직물은 결함 탐지에서 고유한 도전을 제공합니다. 작은 얼룩, 미세한 선, 또는 미묘한 색상 변화를 포함한 일반적인 문제는 명확한 패턴이 부족하여 전통적인 자동 광학 검사(AOI) 시스템을 사용하여 정확하게 식별하기 어렵습니다. 이러한 시스템은 색상과 패턴의 변동성으로 어려움을 겪으며, 정상적인 질감을 결함으로 잘못 탐지하거나 미세한 이상을 간과하는 등 잘못된 탐지가 발생할 수 있습니다. 이러한 복잡성은 품질 관리 작업을 어렵게 만들어 운영 효율성 및 제품의 무결성에 영향을 미칠 수 있습니다.

솔루션

SolVision을 통한 향상된 결함 탐지

SolVision은 전통적인 AOI 방법을 초과하는 직물 결함 탐지에 대한 고급 솔루션을 제공합니다. SolVision의 인스턴스 분할 AI 도구는 직물의 질감 전반에 걸쳐 결함을 신속하고 정확하게 식별할 수 있게 해줍니다. AI 모델은 미세하고 불규칙하며 복잡한 결함을 탐지하도록 훈련되어 직물 제조에서 빠르고 정밀한 품질 관리를 보장합니다. SolVision은 결함 추적 및 프로세스 효율성을 통해 생산 품질을 향상시키고 섬유 산업의 운영을 최적화합니다.

직물 결함 탐지

green and red colored woven fabric defects detected by AI

결과

정밀한 결함 탐지를 통해 생산 품질 및 효율성 향상
복잡한 이상을 포함한 모든 유형의 결함을 정확하게 탐지
빠른 AI 모델 훈련으로 검사 간소화