Hệ thống dựa trên AI để tự động hóa quá trình kiểm soát chất lượng
Đại học bách khoa Hồng Công (PolyU) đã phát triển một hệ thống phát hiện lỗi vải thông minh được gọi là WiseEye, hệ thống tận dụng các công nghệ tiên tiến gồm cả trí tuệ nhân tạo (AI) và học sâu trong quá trình kiểm soát chất lượng trong ngành dệt.
Hệ thống được thiết kế để giảm có hiệu quả 90% cơ hội sản xuất ra vải dưới tiêu chuẩn, do vậy mà giảm được hao tổn và lãng phí trong sản xuất. Nó giúp tiết kiệm nhân công cũng như tăng cường quản lý tự động hóa trong sản xuất dệt.
Được hỗ trợ bởi công nghệ thị giác máy dựa trên AI, dụng cụ mới WiseEye có thể được lắp trên máy dệt để giúp các nhà sản xuất vải phát hiện các lỗi ngay lập tức trong quá trình sản xuất. Thông qua hệ thống kiểm tra tự động, nhân viên quản lý dây chuyền sản xuất có thể dễ dàng phát hiện lỗi, nhờ vậy giúp họ nhận diện nguyên nhân của vấn đề và sửa chữa ngay lập tức.
WiseEye đã được phát triển bởi nhóm nghiên cứu Trí tuệ nhân tạo dệt may (TAAI), do Giáo sư Calvin Wong, giáo sư Cheng Yik Hung của Trường Dệt May đứng đầu.
WiseEye là hệ thống tích hợp với nhiều thành phần thực hiện các chức năng khác nhau trong quá trình kiểm tra vải, hệ thống được nhúng thanh ánh sáng LED có công suất cao và camera tích điện kép có độ phân giải cao, được dẫn động bằng mô tơ điện và được lắp trên một thanh ray để bắt giữ các hình ảnh của toàn khổ rộng của vải dệt thoi trong quá trình dệt.
Các hình ảnh được bắt giữ được xử lý trước và cấp vào thuật toán thị giác máy dựa trên AI để phát triển các lỗi vải. Thông tin trong thời gian thực được thu thập trong suất quá trình phát hiện sẽ được gửi tới hệ thống máy tính, và phân tích thống kê và cảnh báo có thể được tạo ra và hiển thị khi cần.
Nhóm nghiên cứu đã áp dụng Dữ liệu lớn và công nghệ học sâu vào WiseEye. Bằng cách nạp dữ liệu hàng ngàn mét vải vào hệ thống, nhóom đã đào tạo WiseEye để phát hiện chừng 40 lỗi vải phổ biến với độ phân giải có độ chính xác cao ngoại lệ tới 0,1 mm/pixel.
Ông Wong cho biết rằng “Trên quan điểm cấu trúc vải đưa ra nhiều sự biến đổi về cấu trúc bề mặt của vải và các loại lỗi, phát hiện lỗi vải tự động là công việc đầy thách thức và chưa được thực hiện xong trong hai thập kỷ qua.Việc giới thiệu đổi mới AI, dữ liệu lớn và công nghệ học sâu vào WiseEye đã được thử nghiệm trong 6 tháng trong môi trường sản xuất thực. Các kết quả cho thấy rằng hệ thống có thể giảm tới 90% hao tổn và lãng phí trong sản xuất vải so với việc kiểm tra bằng mắt người. Điều đó có nghĩa là hệ thống giúp cắt giảm chi phí sản xuất trong khi tăng hiệu suất sản xuất.
Hiện giờ WiseEye có thể áp dụng được cho hầu hết các loại vải có kết cấu dệt khác nhau và dệt một màu. Nhóm nghiên cứu đặt kế hoạch đào tạo thêm và mở rộng hệ thống để phát hiện các lỗi trên vải có kiểu dệt thách thức hơn như là sọc và kẻ ô vuông phức tạp. Mục tiêu cuối cùng là dùng được cho tất cả các loại vải phổ biến trong 5 năm tới.
Giáo sư Wong và nhóm nghiên cứu TAAI đã và đang tiến hành nghiên cứu cơ bản và nghiên cứu ứng dụng về AI, thị giác máy tính và học máy chuyên cho ngành thời trang và dệt từ năm 2012. Nhóm trước đây đã giới thiệu FashionAI Dataset, tích hợp thời trang và học máy để phân tích có hệ thống các hình ảnh thời trang thông qua sử dụng AI. Dataset giúp đưa ngành thời trang lên phía trước và phát triển chế độ mới cho bán lẻ thời trang.
Nguyễn Hoàng Minh
https://www.innovationintextiles.com/new-aipowered-system-to-automate-quality-control-process/
