Tecnología/Maquinaria
Ver más allá de los patrones
12 de septiembre de 2022
Innovación en Textiles
Leicester, Reino Unido
Ropa/Calzado, Industrial
El sistema pendiente de patente permite la detección de fallos en tejidosquefuncionan a velocidades de hasta cien metros por minuto.
El sistema pendiente de patente ha sido validado a través de pruebas de fábrica en un sistema de demostración interno a gran escala construido específicamente.
© Visión de Shelton
Shelton Vision, miembro de BTMA, de Leicester, Reino Unido, ha desarrolladouna nueva técnica de inspección de telas innovadora y única para detectar conprecisión los defectos más sutiles en las telas estampadas durante la produccióna alta velocidad.
El sistema pendiente de patente se ha integrado en la plataforma WebSpector de la compañía, que ya es el sistema de inspección de telas lisas más potente del mercado, y se ha validado a través de pruebas de fábrica en un sistema de demostración interno a gran escala especialmente diseñado con sofisticadas capacidades de transporte de telas.
Como resultado, un primer sistema ya ha sido ordenado por un fabricantedetelas lisas y estampadas, incluido el camuflaje, en Colombia.
Esto sigue a la conclusión exitosa de un proyecto Innovate UK de 21 meses en el que las técnicas para la resolución de deformaciones de patrones complejos fueron desarrolladas por científicos de visión artificial e informática de la compañía, respaldados por el departamento de visión artificial y robótica de la Universidad de Loughborough.
Restricciones
Los métodos tradicionales para la detección de defectos se basan en la inspección humana, que es ineficaz, con tasas de detección inferiores al 65%, mientras que el sistema de visión artificial Shelton WebSpector ofrece una plataforma sofisticada para la detección automatizada de defectos demás del 97%, pero hasta ahora se ha restringido a los textiles lisos.
“Lo que nuestro nuevo sistema básicamente hace es esencialmente hacer queel patrón ‘bueno’ sea invisible para el software de detección”, explica Mark Shelton, director general y CEO de Shelton Vision. “Sobre la base denuestrosistema de visión líder en el mercado para textiles lisos, hemos desarrolladotécnicas de coincidencia de plantillas para la resolución de deformacionesdepatrones complejos con el fin de que el sistema detecte defectos enel patrón, así como defectos subyacentes”.
El sistema de visión artificial Shelton WebSpector ofreceunaplataforma sofisticada para la detección automatizadadedefectos de más del 97%.
© Visión de Shelton
Si bien los enfoques de coincidencia de patrones y redes neuronales se han probado previamente para textiles modelados, no han podido proporcionar una solución práctica debido a la extrema complejidad asociada con la coincidencia de patrones en sustratos deformables como los textiles, así como el tiempo requerido para entrenar una red neuronal para cada tipo de patrón.
Desafíos
“El desafío es que las telas no son rígidas y se pueden arrugar o estirar y también están sujetas a la distorsión local”, dice Mark. “Como resultado, la inspección sin la técnica que hemos desarrollado, conduciría a miles de falsos positivos. Nuestras sofisticadas técnicas de software de inspección de patronesgarantizan una imagen limpia, lo que permite la detección de fallas entelasquefuncionan a velocidades de hasta cien metros por minuto”.
El sistema completo consiste en:
– Una cámara y un sistema de iluminación para una captura de imagen óptima a alta velocidad y hardware de procesamiento de imágenes asociado.
– Software de autoformación que utiliza el análisis estadístico para automatizarla configuración del sistema para nuevos productos textiles.
– Un conjunto avanzado de algoritmos de detección de defectos para la detección de todos los tipos de defectos textiles.
– Un sistema de clasificación de defectos impulsado por IA que aprende y automatiza la nomenclatura de defectos en tiempo real, así como una capacidad de clasificación de defectos en tiempo real basada en las reglas de decisión del cliente.
– Un sistema de grabación y recuperación de imágenes completas de mapas de rollos para su posterior revisión y control de calidad.
La generación de mapas de rollos textiles con datos completos de defectos permite un plan de corte textil optimizado, un procesamiento posterior mejorado y una garantía de calidad.
“La detección de defectos representa un gran desafío de la industria”, dice Jason Kent, CEO de la Asociación Británica de Maquinaria Textil. “El hecho de no proporcionar textiles dentro de los límites de tolerancia a defectos puede conducir a retiros de lotes completos, lo que resulta en costosas reclamaciones de los clientes y retrasos en la producción aguas abajo. La mala gestión de defectos también es una fuente importante de residuos industriales. Se estima que el mercado potencial direccionable para los sistemas de visión textil con patrones supera con creces los £ 5 mil millones cuando se considera el telar, la máquina de tejer, el proceso y la inspección final de telas terminadas. Ningún otro sistema de visión en el mercado ofrece estas características para textiles estampados, por lo que es un gran ejemplo de innovación en el Reino Unido en su mejor momento”.
Fundada en 1940, la Asociación Británica de Maquinaria Textil promueve activamente a los fabricantes británicos de maquinaria textil y sus productos en el mundo. La organización sin fines de lucro actúa como un puente entre sus miembros y las industrias cada vez más diversas dentro del sector de fabricación textil.