various colored yarn bobbins

SolVisionEstudio de casos

Inspección de hilos con IA

Caso

Control de calidad en la producción de hilados

La inspección eficaz del hilo es crucial para identificar los defectos en las primeras fases del proceso de fabricación, lo que ayuda a preservar la calidad del producto y a minimizar los residuos. A medida que aumenta la demanda de hilo de alta calidad, los productores textiles deben implementar sólidas medidas de control de calidad para cumplir con las expectativas de la industria y mejorar la eficiencia operativa.

Desafiar

Limitaciones de los métodos de inspección tradicionales

Los métodos convencionales de inspección de hilos a menudo se basan en procesos manuales, que no solo requieren mucho tiempo, sino que también son propensos a errores humanos. Los defectos en el hilo, incluidas manchas, deformaciones, nudos, fibras rotas, divisiones, bordes borrosos y colores incorrectos, complican el control de calidad. Estas variaciones dificultan la realización de inspecciones exhaustivas. Además, los sistemas de visión tradicionales basados en reglas luchan con defectos de hilo irregulares y grandes volúmenes, lo que resulta en detecciones inexactas que requieren un manual que requiere mucho tiempo verificación. Para mejorar la productividad y la calidad en la industria textil, es esencial contar con una solución de inspección más eficaz y fiable.

Solución

Detección de defectos de hilo con SolVision

SolVision emplea tecnología avanzada de IA para mejorar la inspección del hilo mediante la detección precisa de varios defectos del hilo a través del análisis de imágenes. El sistema identifica rápidamente problemas comunes como nudos, manchas e irregularidades, lo que mejora las tasas de detección y la eficiencia de la producción, al tiempo que reduce la dependencia de las comprobaciones manuales. Esta automatización minimiza el error humano y garantiza un control de calidad constante. A medida que aumenta el volumen de datos de inspección, el modelo de IA se adapta y perfecciona continuamente sus algoritmos, lo que facilita la integración efectiva en múltiples líneas de producción y ayuda a Los fabricantes mantienen altos estándares de calidad.

Detección de defectos en el hilo

Stained yarn defect detected

Mancha

Damaged yarn defect detected

Daño

Damaged yarn defect detected

Daño

Distorted yarn defect detected

Distorsión

Stained yarn defect detected

Mancha

Scratched yarn defect detected

Rascar

Damaged yarn defect detected

Daño

Distorted yarn defect detected

Distorsión

Resultado

Precisión mejorada en la detección de defectos de hilo, lo que eleva la garantía de calidad
Reducción de la dependencia de la inspección manual, lo que mejora la eficiencia en el control de calidad
Defectos identificados con éxito como nudos, manchas e inconsistencias de color