SolVisionVaka Çalışması
AI Kullanarak Şerit Kumaş Denetimi
Durum
Kurdele Kumaş Kalite Kontrolü
Kurdeleler, renk ve boyuttan stil ve kumaş türüne kadar birçok çeşitte gelir. Üretim süreci karmaşıktır, hassas bir kullanım ve çözgü, iplik geçirme, dokuma, ütüleme, boyama, apreleme, baskı, dikme, bant sarma ve en önemlisi kalite denetimi ve paketleme gibi birden fazla adım gerektirir. Tekstil kalite kontrolünde yer alan yüksek riskler göz önüne alındığında, yalnızca üstün kurdelelerin pazara ulaşmasını sağlamak, marka itibarını ve endüstri standartlarına uyumu korumak için etkili kusur tespiti esastır.
Zorluk
Geleneksel Muayene Sistemlerinin Sınırlamaları
Şeritlerin geniş çeşitliliği, çeşitli dokulara, desenlere ve renklere uyum sağlamada sınırlı esneklik sunan geleneksel kural tabanlı görüş sistemleri için önemli zorluklar sunar. Şerit kumaşının karmaşık tasarımları ve benzersiz özellikleri, geleneksel görüş denetimlerinin kusurları doğru bir şekilde tespit etmesini zorlaştırır. Sonuç olarak, bu sistemler hatalara ve gözden kaçan denetimlere karşı oldukça hassastır, tekstil kalite kontrolünü tehlikeye atar ve pazara düşük kaliteli ürünler sunma riskini artırır. Bu, şerit üretim sürecinde etkili kusur tespiti için yapay zekadan yararlanan daha gelişmiş bir çözüme olan ihtiyacı vurgular.
Çözüm
Kurdele Kumaş Muayenesi için AI Destekli Kusur Tespiti
SolVision, AI destekli kusur tespiti kullanarak şerit kumaş denetimini geliştirir. Gelişmiş AI segmentasyon araçlarını kullanan sistem, çeşitli renkli ve desenli şeritleri denetleyerek çeşitli tür ve boyutlardaki kusurları doğru bir şekilde belirler. Bu yaklaşım, kusur verilerini yakalayıp analiz ederken kalite kontrolü için gereken süreyi azaltarak denetim sürecini kolaylaştırır. Tekstil üreticilerinin üretim sorunlarını izlemesine izin vererek SolVision, yalnızca yüksek kaliteli şerit kumaşının pazar standartlarını karşılamasını sağlayarak genel kalite kontrolünü güçlendirir ve marka bütünlüğünü korur.
Şerit Kumaş Kusur Tespiti
Delik
Düğümler
Kırık Dikiş