使用 AI 进行织带质量检验的织物缺陷检测
案例背景
织带生产中的质量检验
织带制造涉及多个生产阶段，包括整经、穿纱、织造、熨烫、染色、后整理、印刷、缝纫、卷带、质量检验和包装。
成品织带的颜色、尺寸、织物类型、图案和款式可能各不相同。由于存在这些差异，在产品进入包装环节之前进行一致的质量检验至关重要。
织物缺陷检测可帮助制造商在检验过程中识别不合格的织带材料。
挑战
检测不同织带类型中的织物缺陷
传统的基于规则的视觉系统依赖预先设定的检验参数。当织带的颜色、纹理、图案和设计发生变化时，这种方法可能难以应用。
外观差异可能导致传统视觉系统难以区分正常的织物特征与实际缺陷。复杂的图案和表面特征也可能增加漏检或误判缺陷的风险。
因此，织带制造商需要一种织物缺陷检测方法，能够检验不同产品外观，而不完全依赖固定的视觉规则。
解决方案
使用 SolVision 进行基于 AI 的织物缺陷检测
SolVision 使用 AI 分割技术对织带织物进行自动化视觉检测，识别不同颜色、图案、纹理和设计中的缺陷。
该系统分析织带图像，并识别不同类型和尺寸的缺陷。基于 AI 的检测有助于区分实际缺陷与织物外观的正常差异。
系统还会记录检验数据用于分析，使制造商能够追踪已检测到的缺陷，并调查相关的生产问题。
织带织物缺陷检测
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| 破洞 | 打结 | 断线 |
SolVision 可检测不同织带材料中的破洞、打结和断线等织物缺陷。检验界面会标示识别出的缺陷，为操作人员进行质量检验和生产复查提供清晰的视觉参考。