Multi Colored Plastic Round Toy

SolVision成功案例

袜品外观缺陷检测

纺织物外观瑕疵检出并分类

织品瑕疵人工检测困境

袜品生产流程可分为:设计、织袜、车缝、翻袜、定型,最后是品检包装。纺织产业属于劳力密集产业,品检关卡原由人工目视检测,然而人工检测不仅检出率低、也容易因视觉疲劳造成袜品外观缺陷检测速度缓慢。
Defect detection and classification for textiles

袜品瑕疵多样,自动光学检查(AOI)仍需人工复检

袜品瑕疵形态多样,包括:勾纱、皱褶、勾破等,且形状大小与出现位置皆不固定,传统AOI适合用于整块布匹的检测,对于不固定瑕疵检测有困难,且容易发生错杀,仍需人工进行复检。

AI可以快速精准检测瑕疵,提升生产效率

搜集袜子勾纱、皱褶等瑕疵的影像,以SolVision的实例切割技术完成AI模型的训练。可快速且精确地找出瑕疵、分类不同瑕疵并剔除不良品,把关产品品质、提升生产效率,透过对瑕疵进行分类与分析,更能够优化整体制程。

瑕疵分类范例

勾纱1

AI Visual Inspection of Socks

皱褶

AI Visual Inspection of Socks

勾纱2

AI Visual Inspection of Socks

勾破

AI Visual Inspection of Socks
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    运用SolVision AI影像平台的Instance 实例切割技术,以包装良品及具各种瑕疵类型的影像样本训练AI模型。训练完成的模型可实时且迅速地辨识每一反光或透明泡壳的包装及填充情形,并将侦测到的瑕疵予以标注并分类。
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