Система для определения дефектов тканей представлена на конференции AICSIP-2022
С докладом о разработке выступила заведующий Лабораторией «Промышленные системы потоковой обработки данных» (ПСПОД) Центра НТИ СПбПУ М.В. Болсуновская.
25-26 ноября 2022 года в Университете Иннополис (Казань, Татарстан) прошла конференция по применению технологий искусственного интеллекта в приоритетных отраслях экономики (AI conference of solving industrial problems, AICSIP). Конференция проводится при финансовой поддержке АНО «Аналитический центр при Правительстве Российской Федерации».
Конференция привлекла более 40 топовых спикеров-экспертов в области технологий искусственного интеллекта и 500 участников.
Марина Владимировна Болсуновская выступила в секции «Цифровое производство», посвященной вопросам внедрения технологий искусственного интеллекта в жизни и на производстве для сокращения монотонного физического труда, организации и контроля процессов и обеспечения безопасности.
В своем выступлении заведующий Лабораторией ПСПОД представила успешный кейс лаборатории по созданию программно-аппаратного комплекса (ПАК) для автоматизированного обнаружения и классификации дефектов тканей. Он был реализован проектной группой из сотрудников Центра НТИ СПбПУ, НИУ «Высшая школа экономики», Ивановского государственного политехнического университета и ООО «Визиумтекс» при поддержке Фонда содействия инновациям в 2020-2021 годах. Спикер описала поставленные перед ПАК задачи, концептуальную схему системы и ее основные программные и аппаратные модули.
Определение и классификация дефектов в данном ПАК производится с помощью технологий технического зрения и машинного обучения. В реализации ПО используется глубокая сверточная нейронная сеть для семантической сегментации изображений. Разработанная система обнаруживает, классифицирует дефекты и формирует выходной сигнал с информацией о них.
Комплекс был запущен в опытную эксплуатацию на производственной линии Тейковского хлопчатобумажного комбината (Ивановская область) и показал впечатляющие результаты: при тестировании программно-аппаратного комплекса на образце ткани длиной 700 м система обнаружила 1363 дефекта 17 видов, наиболее характерных для полотен, прошедших операции отбеливания. При ручной разбраковке в Отделе качества предприятия при тех же исходных параметрах было выявлено 217 дефектов. Таким образом, ПАК выявляет в 6,28 раз больше дефектов, с высокой точностью обнаруживая даже мелкие дефекты, невидимые глазу при достаточно большой скорости перемотки материала.
В заключение спикер поделилась планами развития проекта. Намеченные доработки будут заключаться в реализации нескольких функций, актуальных для текстильных производств: возможности регистрации местоположения обнаруженного дефекта, классификации дефекта по распространенности, а также возможности остановки или изменения режима работы станка при обнаружении повторяющихся и распространенных дефектов.
