9 subscribers

ИИ в текстильной промышленности

Компьютеры впервые использовались в текстильной промышленности еще в 1960-х годах - при производстве пряжи и ткани, в процессах окрашивания.

ИИ в текстильной промышленности

Сейчас искусственный интеллект может получать данные, в том числе в реальном времени, чтобы повысить эффективность, дополнить и расширить возможности работников-людей. Три из наиболее практичных приложений ИИ, которые уже применяются в текстильной промышленности:

1. Обнаружение дефектов

До недавнего времени работники-люди вручную проверяли ткань, чтобы гарантировать качество, но с учетом таких аспектов, как усталость, небрежность и невозможность на практике физически осмотреть тысячи метров ткани, этот метод не может считаться надежным.

WiseEye - это интеллектуальная система обнаружения дефектов ткани, в которой используются технологии ИИ для объединения больших данных и глубокого обучения в целях контроля качества. Система использует уникальные возможности контроля на основе ИИ, чтобы снизить вероятность пропуска некачественной ткани на 90%.

2. Проверка образов

Основанная на машинном зрении платформа Cognex ViDi сочетает в себе специфичность и гибкость визуального осмотра человеком с надежностью, повторяемостью и мощью компьютерной системы. Созданная специально для распознавания рисунков ткани, платформа может автоматически проверять характеристики рисунков ткани, такие как вязание, плетение, ткачество, отделка и печать, и могут быть обучены с использованием предварительно отобранных изображений того, как должен выглядеть оптимальный образец ткани.

3. Подбор цветов

Сопоставление цветов традиционно требует вмешательства человека для определения и выбора тонов, но поскольку каждый видит цвет на основе своих собственных навыков восприятия, это всегда был сложный процесс. Компании применяют ограничение на изменение цвета между образцом и требованиями заказчика («допуск цвета»), но этот метод обычно имеет ряд ложных срабатываний.

Инструменты и программное обеспечение системы Datacolor помогают повысить точность и эффективность цветопередачи, рассматривая историю результатов визуального осмотра различными операторами-людьми для создания наиболее близких по цвету образцов.

https://www.thomasnet.com/insights/3-ways-textile-manufacturers-are-seamlessly-integrating-ai-into-production/