La IA se ha convertido en un factor crucial que distingue a las empresas, ya que tiene innumerables aplicaciones en varios dominios. Ya sea que se trate de vehículos autónomos o de inspección de textiles como la maquinaria textil de SUNTECH, la IA desempeña un papel fundamental en la habilitación de servicios de vanguardia que están revolucionando nuestra vida diaria. A medida que los textiles inteligentes continúan ganando popularidad, están impulsando una revolución de la industria 4.0 en la industria textil. Una vez que la tecnología de las telas se vuelva inteligente, sería difícil volver a las telas "tontas" tradicionales. Esto presenta una oportunidad importante para que las empresas textiles establecidas y emergentes avancen. Con la IA como la fuerza impulsora detrás de los textiles inteligentes, la tecnología portátil como la inspección de puede quedar obsoleta.
Investigación sobre la inspección de tejidos de IA de gran importancia
La inspección de AI fabric es una aplicación de inteligencia artificial que implica el uso de la visión artificial para inspeccionar y analizar automáticamente la calidad de los tejidos. Esta tecnología es útil en la industria textil, donde el control de calidad de la tela es fundamental para garantizar que el producto final cumpla con los estándares requeridos.
Ha habido una cantidad significativa de investigación sobre la inspección de AI fabric. Algunas de las áreas clave de enfoque incluyen:
1.Técnicas de procesamiento de imágenes
Los investigadores han desarrollado algoritmos y técnicas para preprocesar y mejorar las imágenes de la tela para mejorar la precisión de la detección de defectos.
2.Algoritmos de aprendizaje automático
Se han utilizado varios algoritmos de aprendizaje automático, como máquinas de vectores de soporte (SVM), redes neuronales y bosques aleatorios, para clasificar y detectar defectos en las imágenes de la estructura.
3. Creación de conjuntos de datos
La creación de un conjunto de datos de alta calidad es crucial para el éxito de cualquier modelo de aprendizaje automático. Los investigadores han desarrollado varios métodos para crear conjuntos de datos de imágenes de tejidos anotados, incluida la anotación manual y métodos semiautomáticos.
4.Extracción de características
La extracción de características es un paso crítico en la inspección de telas, donde se extraen las características clave de una imagen de tela para detectar defectos. Los investigadores han desarrollado varios métodos de extracción de características, incluidas características basadas en texturas, características estadísticas y características basadas en transformación.
5.Modelos de aprendizaje profundo
Los modelos de aprendizaje profundo, como las redes neuronales convolucionales (CNN), se utilizan cada vez más para la inspección de estructuras debido a su capacidad para aprender características y patrones complejos a partir de grandes conjuntos de datos.
Resultados representativos de la investigación sobre la inspección de AI fabric
"Detección y clasificación automatizadas de defectos de tejido utilizando una red neuronal convolucional"
La "Detección y clasificación automatizadas de defectos de tela mediante una red neuronal convolucional" es un artículo de investigación escrito por Gargi Sharma y Dinesh Goyal. El documento propone un enfoque novedoso para la detección y clasificación de defectos de tejido utilizando redes neuronales convolucionales (CNN), un tipo de modelo de aprendizaje profundo.
El objetivo principal de la investigación es desarrollar un sistema automatizado que pueda detectar y clasificar con precisión los defectos de la tela, lo cual es una tarea crítica en la industria textil. Los métodos tradicionales de inspección de telas se basan en la inspección humana, que requiere mucho tiempo, mucha mano de obra y es propensa a errores. El sistema propuesto tiene como objetivo abordar estos desafíos mediante el uso de tecnologías de visión artificial y aprendizaje profundo para automatizar el proceso.
El enfoque propuesto consta de tres etapas: preprocesamiento de imágenes, extracción de características y clasificación de defectos. En la etapa de preprocesamiento de imágenes, las imágenes de la estructura se normalizan, se redimensionan y se convierten a escala de grises para mejorar la precisión del algoritmo de detección de defectos. En la etapa de extracción de características, características tales como bordes, esquinas y texturas se extraen de las imágenes de la tela. Finalmente, en la etapa de clasificación de defectos, se utiliza un modelo CNN para clasificar los defectos en función de su tipo y gravedad.
Para evaluar el rendimiento del enfoque propuesto, los autores realizaron experimentos en un conjunto de datos de defectos de tejido disponible públicamente. Los resultados de los experimentos mostraron que el sistema propuesto logró altas tasas de precisión tanto para la detección como para la clasificación de defectos. El modelo CNN pudo clasificar los defectos con una precisión superior al 99%, lo que es significativamente mejor que los métodos tradicionales.
En general, el documento "Detección y clasificación automatizadas de defectos de tela mediante una red neuronal convolucional" presenta un enfoque prometedor para automatizar la detección y clasificación de defectos de tela. El uso de tecnologías de aprendizaje profundo y visión por computadora podría mejorar significativamente la eficiencia y precisión de la inspección de telas, reduciendo el costo y el tiempo asociados con la inspección manual.
"Detección de defectos de tela en tiempo real mediante técnicas de aprendizaje profundo" por Xiaodan Liang, Xiaofeng Liu y Guoxian Dai
"Detección de defectos de tela en tiempo real mediante técnicas de aprendizaje profundo" es un artículo de investigación escrito por Xiaodan Liang, Xiaofeng Liu y Guoxian Dai. El documento presenta un enfoque basado en el aprendizaje profundo para la detección de defectos de tejidos en tiempo real, que es una tarea crucial en la industria textil.
El enfoque propuesto consta de dos etapas: extracción de características y detección de defectos. En la etapa de extracción de características, los autores utilizaron una red neuronal convolucional (CNN) previamente entrenada para extraer características de las imágenes de la estructura. El modelo CNN utilizado en la investigación es ResNet-50, que es una arquitectura popular de aprendizaje profundo conocida por su excelente desempeño en tareas de reconocimiento de imágenes.
En la etapa de detección de defectos, los autores utilizaron un clasificador de máquina de vectores de soporte (SVM) para clasificar las características extraídas como defectuosas o no defectuosas. El clasificador SVM se entrenó en un conjunto de datos de imágenes de tela con defectos etiquetados.
El enfoque propuesto se evaluó en un conjunto de datos de imágenes de telas con varios tipos de defectos, incluidos agujeros, manchas y rasguños. Los resultados de los experimentos mostraron que el enfoque propuesto logró altas tasas de precisión tanto para la detección como para la clasificación de defectos. El enfoque también fue capaz de procesar imágenes en tiempo real, lo que lo hace adecuado para su uso en entornos de fabricación.
La investigación presentada en el documento "Detección de defectos de tela en tiempo real mediante técnicas de aprendizaje profundo" tiene varias aplicaciones potenciales en la industria textil. El enfoque propuesto podría mejorar significativamente la eficiencia y la precisión de la inspección de telas, reduciendo el costo y el tiempo asociados con la inspección manual. La capacidad de procesamiento en tiempo real del enfoque también lo hace adecuado para su uso en entornos de fabricación de alta velocidad.
Tecnología de inspección SUNTECH AI Fabric
SUNTECH es un fabricante líder de maquinaria textil que ha logrado avances significativos en el desarrollo de máquinas de inspección de telas con IA. La última innovación de SUNTECH, el ST-Thinkor, ofrece tecnología avanzada de inspección de IA al equipar un sistema de inspección de cámara visual para la detección de defectos en la tela. ST-Thinkor es un producto insignia, que tiene compatibilidad con una amplia gama de máquinas de inspección de telas y la capacidad de inspeccionar varios tipos de telas, desde delicadas telas de lycra hasta telas tejidas resistentes.
Mientras tanto, ST-Thinkor logra la inspección de la tela AI en la fabricación real, ya que los defectos de la tela se pueden identificar y registrar rápidamente, con toda la información cargada sincrónicamente en el software y la computadora. Esto facilita las pruebas no tripuladas las 24 horas, lo que mejora la eficiencia y la precisión de la inspección de telas.
Conclusión
En general, la inspección de telas con IA es un área activa de investigación y, con los avances en visión por computadora y aprendizaje profundo, podemos esperar ver sistemas de inspección de telas más precisos y eficientes en el futuro. Si está interesado en SUNTECH y ST-Thinkor, ¡no dude en hacer clic en nuestro sitio web oficial!
https://www.suntech-machine.com/product/st-aci-automatic-camera-inspection-system-152.html
