Lợi ích thực sự của việc sử dụng AI trong kiểm soát chất lượng dệt may là gì?

Để khắc phục những hạn chế này, công nghệ nhận dạng hình ảnh Kiểm tra quang học tự động (AOI) và Trí tuệ nhân tạo (AI) gần đây đã được sử dụng trong ngành dệt may. Về mặt lý thuyết, công nghệ này có thể cải thiện hiệu quả. Tuy nhiên, mặc dù tỷ lệ phát hiện cao, nhận dạng hình ảnh vẫn có vấn đề là không đủ độ chính xác và không thể bao phủ đầy đủ mọi khuyết tật của vải. Ngay cả với hệ thống kiểm tra vải trực quan, việc kiểm tra lại lần thứ cấp phải được thực hiện bởi các thanh tra vải có kinh nghiệm, điều này làm giảm hiệu quả của kiểm tra quang học tự động. Do đó, ngay cả với công nghệ mới nhất, rõ ràng là không thể giải quyết toàn diện các vấn đề. Các nhà máy dệt may phải hiểu các tính năng cốt lõi và hạn chế của công nghệ AOI và AI khi lựa chọn các công cụ kiểm tra vải, để đưa ra quyết định đầu tư công nghệ phù hợp nhất cho nhu cầu sản xuất của riêng họ.
 

Phương pháp kiểm tra quang học tự động (AOI): Định nghĩa và chức năng

Kiểm tra quang học tự động (AOI) sử dụng camera có độ phân giải cao để chụp ảnh vải và xác định nhiều khiếm khuyết khác nhau dựa trên các tiêu chuẩn được thiết lập sẵn, chẳng hạn như sự khác biệt về màu sắc, hư hỏng về cấu trúc hoặc kết cấu không đồng đều để đánh giá các khiếm khuyết của vải.
 

Ứng dụng:

• Tốc độ và hiệu quả: Nhận dạng hình ảnh AOI có thể kiểm tra lượng vải lớn trong thời gian ngắn, nhanh hơn nhiều so với kiểm tra thủ công.

 

• Giảm thiểu lỗi của con người: Quy trình tự động hóa giúp giảm thiểu các vấn đề do sự mệt mỏi của con người hoặc lỗi phán đoán chủ quan.

 

• Tính nhất quán: Khi các tiêu chuẩn kiểm tra được thiết lập, công nghệ nhận dạng hình ảnh AOI có thể lặp lại quy trình kiểm tra một cách nhất quán.

Hạn chế:

• Khả năng thích ứng kém: Đối với các lỗi vải không nhìn thấy được, chỉ có thể phát hiện ra các lỗi được xác định rõ.
• Tỷ lệ giết chết sai cao: Kiểm tra quang học AOI thường sử dụng các thuật toán thông thường với các tham số nghiêm ngặt, khiến hệ thống quá nhạy cảm với các yếu tố bên ngoài như ánh sáng và bóng tối, có thể dẫn đến tình huống giết chết quá mức. Điều này có thể dẫn đến tình huống giết chết quá mức. Do đó, điều này thường đòi hỏi thêm chi phí lao động và thời gian để kiểm tra lại.
• Thiết lập phụ thuộc: Cần có kiến ​​thức chuyên môn để thiết lập các thông số thử nghiệm, có thể mất thêm thời gian và chi phí.
• Điều kiện phòng thí nghiệm chất lượng cao: Hệ thống AOI phụ thuộc rất nhiều vào sự phối hợp chính xác giữa nguồn sáng, máy ảnh và ống kính. Đặc biệt, kết cấu, đặc điểm và kiểu dệt của vải đòi hỏi một môi trường thử nghiệm nghiêm ngặt để giảm thiểu rủi ro đánh giá sai.
• Trí tuệ nhân tạo (AI) trong kiểm tra lỗi vải:
• Nhận dạng hình ảnh AI liên quan đến học máy hoặc học sâu để đào tạo các mô hình về cách xác định các lỗi vải. Quá trình này không chỉ dựa vào các quy tắc được thiết lập sẵn mà còn dựa vào việc phân tích một lượng lớn dữ liệu hình ảnh vải để đào tạo mô hình, cho phép nó nhận dạng các lỗi từ cơ bản đến phức tạp hoặc hiếm gặp.

Ứng dụng:

• Tính linh hoạt và khả năng thích ứng: Các mô hình AI có thể liên tục học hỏi và thích ứng với các loại khiếm khuyết mới, dần dần cải thiện độ chính xác nhận dạng theo thời gian.
• Xử lý các lỗi phức tạp: Có khả năng xác định các lỗi phức tạp do nhiều yếu tố gây ra, chẳng hạn như hoa văn không đều hoặc sợi hỗn hợp.
• Giảm nhu cầu về các tham số được thiết lập trước: AI có thể tối ưu hóa các thuật toán phát hiện thông qua khả năng tự học, giảm sự phụ thuộc vào các thiết lập chuyên nghiệp.

Hạn chế:

• Yêu cầu đào tạo dữ liệu: Để đạt được độ chính xác cao cần có dữ liệu đào tạo được gắn nhãn mở rộng.
• Tốn nhiều thời gian và nguồn lực: Các quy trình đào tạo ban đầu có thể đòi hỏi nhiều thời gian và nguồn lực tính toán.
• Tóm lại, AOI và AI có những điểm mạnh và hạn chế riêng, trong đó AOI yêu cầu nhiều mẫu hơn và thời gian thiết lập lâu hơn so với khả năng học nhanh và yêu cầu mẫu thấp của phần mềm AI. Tuy nhiên, trong các ứng dụng dệt may hiện đại, chúng thường bổ sung cho nhau. AOI có thể nhanh chóng cung cấp khả năng phát hiện dựa trên quy tắc, trong khi AI có thể dần dần tiếp quản, cung cấp các cuộc kiểm tra sâu hơn và toàn diện hơn, đặc biệt hiệu quả trong việc xử lý các khuyết tật phức tạp hoặc chưa biết.

Ưu điểm và thách thức của công nghệ nhận dạng hình ảnh trong kiểm tra vải:

Thuận lợi:

• Phát hiện và loại bỏ vấn đề ngay lập tức: Giảm việc thu hồi và lãng phí sản phẩm lỗi, nâng cao sự hài lòng của khách hàng và tăng khả năng đặt hàng lại.
• Giảm lỗi của con người: Giảm lỗi do mệt mỏi và ánh sáng không đủ trong quá trình kiểm tra thủ công.
• Giảm sự không nhất quán trong Tiêu chuẩn chất lượng: Giảm tỷ lệ khiếu nại của khách hàng, cải thiện lợi tức đầu tư và cho phép các nhà máy chấp nhận các đơn đặt hàng lớn, tăng tiềm năng lợi nhuận.
• Tăng cường khả năng theo dõi và truy xuất nguồn gốc: Công nghệ nhận dạng hình ảnh có thể cung cấp hồ sơ kiểm tra vải hoàn chỉnh, giúp theo dõi chất lượng sản phẩm dễ dàng và minh bạch hơn.
• Giảm chi phí sản xuất: Giải quyết hiệu quả tình trạng biến động năng suất sản xuất do tình trạng luân chuyển nhân viên, mệt mỏi và thách thức trong tuyển dụng.
• Nâng cao hình ảnh thương hiệu: Sử dụng công nghệ AI và AOI tiên tiến không chỉ cải thiện chất lượng sản phẩm mà còn có thể đóng vai trò là công cụ tiếp thị để nâng cao hình ảnh thương hiệu, thể hiện cam kết về đổi mới và chất lượng.

Thách thức:

• Nhu cầu kiểm tra thứ cấp: Mặc dù AOI có tốc độ nhanh, nhưng độ chính xác của nó thường không cao nên đòi hỏi phải có các cuộc kiểm tra thứ cấp của kỹ thuật viên, làm tăng chi phí và giảm hiệu quả. Sử dụng AI để học sâu giúp tăng cường độ chính xác phát hiện ban đầu, giảm sự phụ thuộc vào các lần kiểm tra thủ công thứ cấp.
• Phụ thuộc vào Trải nghiệm của Con người: Chất lượng phát hiện lỗi phụ thuộc vào "khả năng phán đoán" của người dùng. AOI dựa vào các thông số được thiết lập sẵn và có khả năng hạn chế trong việc nhận dạng các loại lỗi mới. Không giống như các quy tắc cứng nhắc của AOI, AI tham gia vào quá trình học sâu, liên tục cải thiện dựa trên kết quả phán đoán của con người, mang lại cho AI những lợi thế đáng kể trong việc xác định các lỗi đa dạng và phức tạp. Tuy nhiên, điều này không có nghĩa là AI không thể sai; hình ảnh lỗi chất lượng kém hoặc phân loại ban đầu không chính xác cũng có thể làm giảm độ chính xác của mô hình AI.
• Sự không nhất quán trong các tiêu chuẩn giữa các thương hiệu và nhà máy: Các thương hiệu và nhà máy khác nhau có các định nghĩa về lỗi và tiêu chuẩn kiểm tra khác nhau. Việc tăng khả năng cấu hình của hệ thống đảm bảo rằng các tiêu chuẩn kiểm tra có thể được điều chỉnh theo các yêu cầu khác nhau của khách hàng.
• Quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu: Việc sử dụng dữ liệu hình ảnh trên diện rộng có thể gây ra các mối lo ngại về bảo mật dữ liệu và quyền riêng tư. Việc tăng cường các biện pháp bảo mật dữ liệu đảm bảo tính an toàn và tuân thủ của dữ liệu trong quá trình xử lý.
• Hiệu quả về chi phí và lợi nhuận đầu tư: Nhiều nhà cung cấp máy kiểm tra vải hiện nay nhắm vào ngành dệt may có biên lợi nhuận thấp bằng cách cung cấp dịch vụ cho thuê hoặc kiểm tra với chi phí ban đầu thấp. Tuy nhiên, về lâu dài, chi phí cho thuê liên tục có thể lớn hơn toàn bộ chi phí sở hữu thiết bị. Hơn nữa, cho thuê ngụ ý ít kiểm soát và linh hoạt hơn đối với thiết bị, với sự phụ thuộc hoàn toàn vào người bán. Hơn nữa, các tổ chức không thể thu được giá trị tài sản từ các thiết bị này, chẳng hạn như thông qua các nghiên cứu hồi cứu hoặc tích hợp kỹ thuật.
• Ba cân nhắc chính khi lựa chọn công cụ nhận dạng hình ảnh:
• Đối với các doanh nghiệp chuyển đổi từ các ngành công nghiệp khác sang ngành dệt may, mặc dù họ có thể hiểu biết một chút về công nghệ phần mềm hình ảnh, nhưng họ thường thiếu kiến ​​thức thực tế về đặc điểm của hàng dệt may và các điểm khó khăn trong vận hành nhà máy. Ví dụ, không nên kéo căng vải trong quá trình kiểm tra để tránh biến dạng kết cấu hoặc lỗi lệch sợi ngang. Sự xuất hiện của nếp nhăn cũng có thể ảnh hưởng đến khả năng đánh giá chính xác kết cấu của hệ thống và việc duy trì độ phẳng của vải khi đưa vào máy là điều kiện tiên quyết để cải thiện hiệu quả kiểm tra.
• Việc sử dụng hiệu quả công nghệ nhận dạng trực quan không chỉ đòi hỏi kinh nghiệm kế thừa từ các chuyên gia dày dạn kinh nghiệm mà còn đòi hỏi các nhà cung cấp máy kiểm tra phải đầu tư đáng kể thời gian tại chỗ (thường là 1 đến 6 tháng, tùy thuộc vào loại vải và mức độ khuyết tật) để điều chỉnh và hiệu chuẩn các mô hình nhận dạng. Do đó, việc thiết lập sự đồng thuận giữa phía kiểm tra và các nhà cung cấp thiết bị, cũng như sự kiên nhẫn và nỗ lực liên tục của cả hai bên, là rất quan trọng đối với việc tích hợp thành công công nghệ. Chỉ thông qua sự hợp tác và nỗ lực như vậy, công nghệ nhận dạng trực quan mới có thể được áp dụng hiệu quả trong ngành dệt may, qua đó nâng cao hiệu quả sản xuất và chất lượng sản phẩm.
• Cho dù là AOI hay AI, nhận dạng hình ảnh đều cần thời gian đào tạo. Do đó, việc lựa chọn nhà sản xuất thiết bị kiểm tra vải chuyên nghiệp , nhà cung cấp am hiểu về khuyết tật vải và nhà sản xuất hiểu được những điểm khó khăn và sự phát triển trong tương lai của ngành dệt may có thể giúp giảm thiểu thời gian đầu tư ban đầu.

Phần kết luận

Nhiều nhà sản xuất hàng dệt may ban đầu tin rằng các công cụ AI và AOI có thể hoạt động ngay sau khi mua. Tuy nhiên, các công nghệ này đòi hỏi sự chuẩn bị ban đầu rộng rãi, bao gồm cả nhân lực và thời gian đầu tư đáng kể. Để nâng cao trí thông minh và hiệu quả của hệ thống, điều cần thiết là phải thu thập và phân loại rõ ràng một lượng lớn hình ảnh lỗi.