SolVision導入事例
繊維産業
靴下の外観不良検出
繊維製品の外観上の欠陥の検出と分類
手作業による生地の欠陥検出の困難点
靴下の生産工程は、デザイン、編立、縫製、旋盤、成形、そして最後に品質検査と包装に分けられます。 繊維産業は労働集約型の産業であり、品質管理のチェックポイントである目視検査はもともと手作業で行われていましたが、検出率が低いだけでなく、視覚疲労で靴下の外観検査も遅れることがあります。
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自動光学検査(AOI)では、靴下のさまざまな欠陥を手作業で確認する必要があります
従来のAOIは、生地のボルト全体を検査するのに適していますが、不規則な欠陥を検出するのは難しく、誤照射しやすいため、手作業での再検査が必要。
AIによる高速かつ正確な欠陥検出で、生産効率の向上を実現
AIモデルの学習には、靴下のフックやシワなどの欠陥の画像を収集するSolVisionのSegmentation技術を使用します。 これにより、欠陥の迅速かつ正確な特定、異なる欠陥の分類、不良品の排除が可能となり、製品品質の管理と生産効率の向上を実現します。
欠点分類事例
フックドヤーン1
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折り目
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フックドヤーン2
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破れ
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欠点検知事例
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