การตรวจจับข้อบกพร่องของเส้นด้ายจากกระสวยโดยใช้ AI
กรณีศึกษา
ในอุตสาหกรรมสิ่งทอ กระสวยถือเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการม้วนและเก็บเส้นด้าย ทำให้เกิดแรงตึงที่เหมาะสมสำหรับการเคลื่อนย้ายเครื่องทอผ้าหรือเครื่องจักรอย่างราบรื่น สิ่งนี้จะช่วยลดปัญหาปมและการพันกัน เพิ่มประสิทธิภาพและลดเวลาหยุดทำงานให้เหลือน้อยที่สุด โดยทั่วไปแล้วเครื่องปั่นจะควบคุมความตึงและความเร็วสำหรับการม้วนสม่ำเสมอ แต่ปัญหาต่างๆ เช่น การแตกของเส้นด้าย การม้วนไม่สม่ำเสมอ และปัจจัยด้านสิ่งแวดล้อมอาจทำให้เกิดข้อบกพร่อง เช่น การปนเปื้อนของสิ่งสกปรก ชั้นที่ไม่สม่ำเสมอ และการลื่นของเส้นด้าย ซึ่งส่งผลต่อคุณภาพและผลผลิตของผลิตภัณฑ์
โจทย์งาน
ด้วยกำลังการผลิตเส้นด้าย 16,000 ถึง 20,000 เส้นด้ายต่อวัน ลูกค้าจึงอาศัยการตรวจสอบด้วยตนเองอย่างมากเพื่อระบุและกำจัดข้อบกพร่อง อย่างไรก็ตาม การตรวจสอบด้วยตนเองไม่สอดคล้องกันเนื่องจากมาตรฐานส่วนตัวและใช้เวลานาน ทำให้เกิดความเหนื่อยล้าและความยากลำบากในการตรวจจับข้อบกพร่องที่ซับซ้อนและละเอียดอ่อน ส่งผลให้มีอัตราการพลาดสูง การตรวจสอบด้วยแสงอัตโนมัติ (AOI) ยังเผชิญกับความท้าทายด้วยข้อบกพร่องที่ผิดปกติ และมีอัตราผลบวกลวงสูง โดยต้องมีการตรวจสอบซ้ำด้วยตนเอง ด้วยเหตุนี้ ลูกค้าจึงมองหาโซลูชันเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพการตรวจสอบและปรับปรุงการปฏิบัติงานในสายการผลิต
วิธีการ
SolVision คือระบบการมองเห็น AI อัตโนมัติทางอุตสาหกรรมขั้นสูงที่เรียนรู้ได้อย่างรวดเร็ว โดยทั่วไปภายในไม่กี่นาที เพื่อระบุและค้นหาข้อบกพร่องที่ผิดปกติด้วยความแม่นยำสูง โดยจะจัดการพื้นหลังและการสะท้อนที่ซับซ้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพ เหนือกว่าความแม่นยำของระบบการตรวจสอบด้วยแสงอัตโนมัติ (AOI) แบบดั้งเดิม ด้วยการใช้โมเดล AI ที่ซับซ้อนซึ่งได้รับการฝึกฝนด้วยตัวอย่างรูปภาพจำนวนน้อยที่สุด SolVision ให้การตรวจสอบด้วยภาพอัตโนมัติที่สามารถตรวจจับส่วนประกอบที่ขาดหายไป ดังนั้นจึงรับประกันการควบคุมคุณภาพที่แข็งแกร่งและการจัดการข้อบกพร่องที่มีประสิทธิภาพในสายการผลิตที่มีกำลังการผลิตสูง
ผลที่ได้รับ
ลดเวลาหยุดทำงาน การระบุข้อบกพร่องที่เหนือกว่า เพิ่มประสิทธิภาพการตรวจสอบ