構築するシステム
検査台の上方に設置された高速カメラが、生産速度で生地をリアルタイムに撮影します。繊維欠陥に対してトレーニングされたAIソフトウェアがすべてのフレームを解析し、欠陥をリアルタイムで正確な位置情報とともに表示するモニタリングダッシュボードを提供します。
システムは穴、汚れ、織り欠陥、色むら、その他40種類以上の欠陥を検出します。各欠陥はタイムスタンプ、位置、分類とともに記録されます。
仕組み
生地は通常の生産速度でカメラの下を通過します。AIが即座に画像を処理し、オペレーター画面に欠陥を表示します。オペレーターはラインを停止するか、後のカッティングのためにマークを付けることができます。1日の終わりには、ロール、機械、シフトごとの欠陥レポートが得られます。
対象となるお客様
品質基準の厳しいバイヤーと取引している10台以上のロームを稼働させているミル向けです。顧客返品が利益率を圧迫している、あるいは検査工程が生産のボトルネックになっている場合、このシステムで投資を回収できます。
繊維ミル向けAI生地欠陥検出
Boolean & Beyondは、手作業検査で一般的に生じる15〜20%の欠陥見逃し率を克服するため、フルロームスピードで生地を検査するAIビジョンシステムを導入します。人間の検査員は疲労、注意力の低下、そして現代の高速ロームに対応する難しさを抱えており、これが欠陥の見逃し、再作業、バイヤーからの返品につながっています。これはCoimbatore、Tirupur、Surat、Bengaluruの輸出志向のミルにとって特に深刻な問題です。
AI検査システムの仕組み
- 高解像度撮像：ラインスキャンカメラを既存の検査フレームの上方に設置し、生地のすべての平方センチメートルをリアルタイムに撮影します。
- ディープラーニングモデル：お客様の実際の生産から収集した数千枚のラベル付き画像でモデルをトレーニングし、以下のような欠陥を検出します。
- 穴
- 汚れ
- 緯糸切れ
- 経糸抜け
- 色むら
- 耳部の欠陥
- 柄のずれ
- リアルタイム解析：AIがミリ秒単位で各フレームを処理し、欠陥を種類と深刻度によって検出・分類します。
- ロールマッピングとレポート：検出された欠陥は各ロール上の正確な位置にマッピングされ、正確なグレード判定とカッティング判断を支援するロールごとの品質レポートが生成されます。
- 生地別モデル：綿、ポリエステル混紡、デニム、産業用繊維など、生地カテゴリごとに個別のモデルをトレーニング・最適化し、各生地固有の欠陥パターンを精密に処理します。
3フェーズの導入アプローチ
フェーズ1：欠陥ライブラリとデータ収集（第1〜3週）
- ミルの設備（生地の種類、ロームの構成、品質基準）の現場調査。
- お客様のバイヤー要件に沿った欠陥ライブラリの共同作成。
- 既存の検査フレームへの高解像度カメラの設置。
- 良品と既知の欠陥を含む生産品種全体にわたる基礎画像データの収集。
フェーズ2：AIモデルのトレーニングと検証（第4〜6週）
- お客様の生地画像を使用したカスタム検出モデルのトレーニング。
- お客様のグレード基準とバイヤー標準に対する検証。
- 以下を実現するための検出感度の調整：
- 重大欠陥の確実な検出。