Главная | Проекты | Программно-аппаратный комплекс для обнаружения и классификации дефектов тканей

Программно-аппаратный комплекс для обнаружения и классификации дефектов тканей

Программно-аппаратный комплекс для автоматического обнаружения и классификации дефектов тканей в текстильной промышленности на основе технологий машинного зрения и искусственного интеллекта.

Задача

В настоящее время на предприятиях текстильной и легкой промышленности определение сортности и выявление брака текстильных материалов является одним из наименее автоматизированных и компьютеризированных этапов технологической цепочки. В большинстве случаев используется ручной труд, в подразделениях по контролю качества заняты десятки человек, тратится огромное количество рабочего времени. Не всегда эти затраты являются эффективными. Брак может быть пропущен.  Повышение качества продукции при минимальных затратах человеческого труда – одна из главных задач в развитии текстильной и легкой промышленности.

Для автоматического контроля качества рулонных материалов, таких как ткань, бумага, пленки и т.п., актуальна задача создания автоматической системы обнаружения дефектов (системы автоматического контроля качества – САКК), которая бы являлась частью автоматической системы управления технологическим процессом. Это позволит при своевременном анализе всего потока дефектов текстильных материалов и сырья значительно повысить эффективность всего текстильного комплекса.

Однако  широкое использование  в текстильной промышленности, как и в других отраслях народного хозяйства, таких систем автоматической  обработки видеоинформации сдерживается целым рядом факторов: значительные информационные потоки в системах обработки сигналов; необходимость разработки специальных методов и средств обнаружения сигналов дефектов, обладающих малым отношением сигнал–шум; высокая стоимость известных систем контроля качества; большая скорость смены рисунков ткани, требующая перенастройки системы.

Задачей проектной группы специалистов из СПбПУ, НИУ ВШЭ и ИВГПУ стало создание программно-аппаратного комплекса, который благодаря использованию методов компьютерного зрения и машинного обучения будет иметь ряд ключевых преимуществ по сравнению с существующими зарубежными решениями для текстильного производства, а именно:

  • Реализация быстрых алгоритмов распознавания дефектов для перемещающихся текстильных материалов;
  • Распознавание не только дефектов ткачества, но и дефектов крашения и печати;
  • Возможность быстрой перестройки алгоритма распознавания при смене печатного рисунка;
  • Обнаружение дефектов тканей размером до 1 мм;

Планируемая стоимость комплекса около 500 тыс. руб. (цена на зарубежные аналоги варьируется в диапазоне от $100 000 до $650 000).

Решение

Программно-аппаратный комплекс для автоматического обнаружения и классификации дефектов текстильных материалов в режиме онлайн будет решать следующие задачи:

  • Обнаружение дефекта;
  • Регистрация местоположения обнаруженного дефекта;
  • Классификация дефекта по распространенности (местный, повторяющийся, распространенный) и влиянию на сортность продукции (существенные, значительные, незначительные);
  • Остановка (или изменение режима работы / снижение скорости) станка для устранения неполадок при обнаружении повторяющихся и распространенных дефектов.

Для решения поставленных задач будут использованы методы компьютерного зрения и искусственного интеллекта, в частности глубокое обучение сверточных нейросетей, для которого будет сформирована специализированная выборка данных.

Области применения

ПАК планируется использовать для решения всех основных процедур учета (фиксация конкретных показателей качества) и анализа (сопоставление полученных результатов с эталонными).

Разработанное решение можно будет применять на следующих этапах (переделах) текстильного производства:

  • Контроль качества сурового полотна на выходе со станка (комплекс может устанавливаться непосредственно на ткацкий станок);
  • Контроль качества отбеленного полотна перед процессом печатания;
  • Контроль качества печати непосредственно на выходе с печатной машины;
  • Контроль качества готового материала после процессов заключительной отделки;
  • На швейных предприятиях - входной контроль материалов, контроль на этапе подготовки материалов к раскрою изделий.

В процессе производства информация о выявленных видах дефектов будет накапливаться в памяти компьютера. В любой момент эти данные могут быть востребованы оператором. Нужная информация может выдаваться как о конкретном рулоне, так и на протяжении всей партии.

При отклонении полотна от эталона за критическое значение, которое задается заранее, на монитор будет выдаваться предупредительное сообщение со звуковым или световым сигналом.

При интеграции компьютера оператора в информационную инфраструктуру фабрики, то с любого ПК локальной сети можно будет наблюдать все получаемые изображения в режиме реального времени. Это позволит представителям различных служб полностью контролировать качество производимого полотна в удаленном режиме.

Этапы реализации

Проект рассчитан на год (2021-2022).

Планируемый результат 1 этапа работ (04.03.2021-03.09.2021) - программно-аппаратный комплекс, в который будут входить:

  • Модуль регистрации данных (получение изображений с устройства регистрации изображения (цифрового фотоаппарата или видеокамеры (для локального и/или дискретного контроля образца) или комплекса устройств регистрации изображений (для полного и/или непрерывного контроля полотна)
  • Модуль передачи изображений на компьютер;
  • Модули учета и анализа полученных данных (обнаружение, локализация и классификация дефекта, статистическая обработка данных) - модуль анализа поверхностной плотности образца, модуль анализа цвета образца, модуль анализа полотна со линейными и клетчатыми элементами в текстильных узорах;
  • База данных с эталонными образцами полотна и текстильных узоров;
  • Модуль для поддержки принятия решения (использование результатов обработки для возможной оперативной корректировки технологического процесса);
  • Стенд для исследования цветопередачи.

В рамках 2 этапа (2021-2022) будут созданы и интегрированы в систему 2 дополнительных модуля:

  • Модуль анализа полотна со сложным печатным рисунком;
  • Модуль формирования стереоизображений для последующего создания трехмерного электронного паспорта образца полотна.

Технологии

Библиотеки и фреймворки: OpenCV, PyTorch, TensorFlow, CUDA, libpng
Языки программирования: Python, C++
OS: Linux
Архитектуры: x64, ARM
CVS: Git (GitLab)

Проект реализуется при финансовой поддержке Фонда содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере (ФСИ)

Победители конкурса «Старт- Цифровые технологии»

Ключевые исполнители

Руководитель проекта: А.В. Лодышкин, доцент Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики»

Научный руководитель проекта: Т.Ю. Карева, д.т.н., профессор ИвГПУ

Ключевые исполнители:

  • Руководитель направления аппаратно-программной разаработки: М.В. Болсуновская, заведующий Лабораторией «Промышленные системы потоковой обработки данных» Центра НТИ СПбПУ
  • Руководитель проекта: А.В. Бойков, ведущий инженер Лаборатории «Промышленные системы потоковой обработки данных» Центра НТИ СПбПУ
  • Ведущий программист: Н.А. Абрамов, ведущий программист Лаборатории «Промышленные системы потоковой обработки данных» Центра НТИ СПбПУ
  • Аналитик: А.В. Черкас, аналитик Лаборатории «Промышленные системы потоковой обработки данных» Центра НТИ СПбПУ