Detección de defectos en tejidos para la inspección de calidad de cintas mediante IA
Descripción general del caso
Industria: Textil y calzado
Solución: SolVision
Un fabricante de cintas utilizó SolVision para realizar la detección de defectos en tejidos basada en IA en cintas con distintos colores, patrones, texturas y diseños. El sistema facilita la inspección de calidad mediante la identificación de defectos y la recopilación de datos de inspección para la trazabilidad de la producción.
El caso
Inspección de calidad en la producción de cintas textiles
La fabricación de cintas comprende múltiples etapas de producción, como el urdido, el enhebrado, el tejido, el planchado, el teñido, el acabado, la impresión, la costura, el enrollado, la inspección de calidad y el embalaje.
Las cintas terminadas pueden variar en color, tamaño, tipo de tejido, patrón y estilo. Estas variaciones hacen que sea importante realizar una inspección de calidad uniforme antes de que los productos pasen a la fase de embalaje.
La detección de defectos en tejidos ayuda a los fabricantes a identificar materiales de cinta no conformes durante el proceso de inspección.
El desafío
Detección de defectos en distintos tipos de cinta
Los sistemas de visión tradicionales basados en reglas dependen de parámetros de inspección predefinidos. Este enfoque puede resultar difícil de aplicar cuando la apariencia de las cintas cambia según sus colores, texturas, patrones y diseños.
La variación visual puede dificultar que los sistemas de visión convencionales distingan entre las características normales del tejido y los defectos reales. Los patrones complejos y las características de la superficie también pueden aumentar el riesgo de que los defectos no se detecten o se identifiquen de forma incorrecta.
Por lo tanto, los fabricantes de cintas necesitan un método de detección de defectos en tejidos que pueda inspeccionar productos con distintas apariencias sin depender únicamente de reglas visuales fijas.
La solución
Detección de defectos en tejidos basada en IA con SolVision
SolVision utiliza segmentación mediante IA para realizar la inspección visual automatizada de tejidos de cinta e identificar defectos en materiales con distintos colores, patrones, texturas y diseños.
El sistema analiza imágenes de las cintas e identifica defectos de diferentes tipos y tamaños. La inspección basada en IA ayuda a distinguir los defectos de las variaciones normales en la apariencia del tejido.
Los datos de inspección también se recopilan para su análisis, lo que permite a los fabricantes rastrear los defectos detectados e investigar los problemas de producción relacionados.
Detección de defectos en tejidos de cinta
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| Agujeros | Nudos | Puntadas rotas |
SolVision detecta defectos como agujeros, nudos y puntadas rotas en materiales de cinta. La interfaz de inspección resalta los defectos identificados y proporciona a los operadores una referencia visual clara para la inspección de calidad y la revisión de la producción.