Новая российская разработка позволила автоматизировать обнаружение дефектов тканей на производстве

Использование технологий машинного зрения и нейросетей вместе с современными камерами и системами освещения в новой отечественной разработке ученых Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого дало отличный практический результат. Собранное устройство было установлено на производственной линии одного из текстильных предприятий в Ивановской области и уже во время испытаний серьезно обошло «классический» метод выявления дефектов отделом контроля: новинка выявляет их в 6 раз больше! Как это работает?

Информация с цифровых камер с чувствительными объективами и необходимой системой подсветки обрабатывается программным комплексом, в котором используются нейросетевые алгоритмы определения брака по видеоданным. Для этого нейросеть была обучена на примерах изображений, которые включают около 150 000 видов дефектов тканей. Такая база данных была получена от российских производителей. В итоге получился интересный и выгодный для использования программно-аппаратный комплекс, который легко монтируется (1-2 дня) на сушильно-ширильной машине, куда текстиль попадает после стадий очистки и отбеливания перед тем, как отправится на окрашивание и печать. Система сама обнаруживает и классифицирует брак и сообщает о нем оператору, который может определить причину и место его возникновения и передать сведения на производственный участок для устранения проблемы.

Как сообщают авторы проекта, опытная эксплуатация устройства с высокой точностью выявляет даже мелкие недостатки текстиля, невидимые глазу при перемотке материала со скоростью до 60 метров в минуту. И это еще только начало: скорость проверки со временем можно будет увеличить до 100 метров в минуту.

Отработанное решение на текстильной фабрике можно при перенастройке комплекса внедрить на производстве другой продукции, например, при выпуске стекла, металлических изделий и древесины.