SolVisionVaka Çalışması

Yapay Zeka Kullanarak Çorap Kusur Tespiti

Müşteri

Müşteri, yapay zeka destekli görsel inceleme yoluyla kalite kontrolünü ve operasyonel verimliliği artırmayı hedefleyen önde gelen bir çorap üreticisidir.

Durum

Çorapların AI Görsel Denetimi

Çorap üretim süreci birkaç temel aşamadan oluşur: tasarım, örme, dikme, şekillendirme, inceleme ve paketleme. Bu emek yoğun sektörde, kalite kontrolü genellikle çeşitli kontrol noktalarında manuel olarak gerçekleştirilir. Ne yazık ki, insan denetçilere güvenmek çorap kusurları için düşük tespit oranlarına yol açabilir, çünkü görsel yorgunluk genellikle çalışanları etkiler. Bu verimsizlik yalnızca üretimi yavaşlatmakla kalmaz, aynı zamanda ürün kalitesinin tehlikeye girme riskini de artırır.

screenshot of socks defect detection using SolVision AI inspection software

Zorluk

Geleneksel Muayene Yöntemlerinin Sınırlamaları

Çoraplar, boyut ve konum olarak farklılık gösterebilen dikiş hataları, delikler ve yırtıklar gibi çeşitli kusurlara karşı hassastır. Geleneksel kural tabanlı görüş sistemleri tüm kumaş parçalarını inceleyebilirken, genellikle düzensiz çorap kusurlarını tespit etmekte zorlanırlar. Kusur tespitindeki bu sınırlama genellikle ek manuel kontrol gerektirir, bu da verimliliği daha da azaltır ve tespitlerin kaçırılma riskini artırır. Bu zorlukların üstesinden gelmek için, doğruluğu artırabilen ve inceleme sürecini kolaylaştırabilen gelişmiş yapay zeka destekli kusur tespit çözümlerine acil ihtiyaç vardır.

Çözüm

SolVision ile Gerçek Zamanlı Arıza Tespiti

Solomon‘un yapay zeka destekli kusur tespit sistemi SolVision, gerçek zamanlı olarak kusurlu çorapları tespit etmek için küçük bir örnek görüntü seti kullanılarak eğitilmiştir. Sistem, çeşitli çorap kusurlarını hızlı ve doğru bir şekilde tanımada, bunları sınıflandırarak hatalı ürünlerin üretim hattından geçmemesini sağlamada mükemmeldir. Kusurları gerçek zamanlı olarak analiz ederek SolVision, üretim verimliliğini önemli ölçüde artırırken ürün kalitesini korumaya yardımcı olur.