İşletmeler arasında artan rekabet, yüksek kalite standartlarını önemli bir hale getirmiştir. Bunun yanısıra müşteri memnuniyeti de rekabetçi iş ortamında önemlidir. Tüm bu kalite standartları ve müşteri memnuniyetini sağlayabilmek için üretim ve kalite kontrol sistemleri otomatik ve değişkenlere uygun olmalıdır.
Yapay zekalı tekstil kalite kontrol sistemi, yapay sinir ağlarının kalite kontrol amacıyla hata tespitinde kullanılması esasına dayanan bir sistemdir. Yapay sinir ağı aşagıdaki katmanlardan oluşmaktadır;
- -Convolutional Layer: Özellikleri saptamak için kullanılır
- -Non-Linearity Layer: Sisteme doğrusal olmayanlığın (non-linearity) tanıtılması
- -Pooling (Downsampling) Layer: Ağırlık sayısını azaltır ve uygunluğu kontrol eder
- -Flattening Layer: Klasik sinir ağı için verileri hazırlar
- -Fully-Connected Layer: Sınıflamada kullanılan standart sinir ağı
Line Scan Kamera Entegrasyonu
Kumaş üzerinde oluşan hatalara göre sisteme uygun çözünürlük belirlenip kameralar bir hat üzerinde yanyana konumlanmıştır. Yazılım bu kameralardan senkronize bir şekilde aldığı görüntüyü birleştirerek yüksek çözünürlükte ana görüntüyü oluşturmaktadır.
Kumaş Üzerinde Anomali Tanıtımı
Oluşan yüksek çözünürlükteki ana resim üzerinden yapay zeka algoritmaları işletilerek öncelikli olarak anomaliler tanıtılmış ve bu anomalilerin hepsi ayrı ayrı etiketlenmiştir.
Özellikler:
- 7/24 devrede olup üretim hattını takip etme ve raporlama
- %99 öğrenme seviyesi ile yüksek kalite
- Kendi kendine öğrenebilme kabiliyeti (RNN-Exclusive)-Opsiyonel
- Eğitilmiş yapay zekayı kaydedip başka bir operasyonda kullanabilme imkanı
- Düşük bakım maliyeti
- Operatörden bağımsız olma
- Farklı açılarda konumlandırılmış kamera ve aydınlatmalar sayesinde küçük hataları yakalayabilme
- Müşteri odaklı, kaliteli ve hatasız üretim hattı.
- Kumaş bobininin hangi metrajında ne büyüklükte hata olduğunu anında görsel olarak raporlayabilme ve yazılı metin elde edebilme
- Geriye dönük kayıt tutabilme