AI Summary & Key Takeaways
AI InsightTotally it was tried by 150 times for 50 pieces of leather in 5 different templates and these pieces felt into the required basket correctly by discriminating for faulty/faultiness ones by 149 times (99,33% success ratio).
📌 3 Key Takeaways
Abstract
At present, the audits about the cutting error of textile products (leather, fabric, etc.) are made by the human by the eye via the template. Making these audits that necessitate accurate measurement by eye both takes so much time and enhance the risk occurrence risk. In this article, the image processing based industrial quality control system that determines the cutting errors of textile products automatically and discriminates between faulty and faultless products is explained. The system minimizes the faults based upon the human auditing and increases the number of pieces that are controlled by the unit of time. The performed system is composed of Panel PC, line scan camera, system of conveyor, basket control unit, image processing software and control user interface. The textile pieces (cuts) to be inspected come into the part by the conveyor where the camera and illumination unit are available, and the image is captured. This captured image is sent to the Panel PC and controlled whether there is a cutting error via image processing software. According to the result of the audit, the basket system at the end of the conveyor (conveyor belt) moves back and forth on wheel rail, and the textile pieces are provided to fall into the required basket. The performed system was tested on the leather pieces that were taken from a company in the leather sector. Totally it was tried by 150 times for 50 pieces of leather in 5 different templates and these pieces felt into the required basket correctly by discriminating for faulty/faultiness ones by 149 times (99,33% success ratio).
Özet
Günümüzde tekstil (deri, kumaş vb.) ürünleri kesim hataları ile ilgili denetimler şablon vasıtasıyla insan tarafından gözle yapılmaktadır. Hassas ölçüm gerektiren bu denetimlerin gözle yapılması, hem çok uzun zaman almakta hem de hata oluşma riskini artırmaktadır. Bu makalede tekstil parçalarının kesim hatalarını otomatik olarak tespit eden ve hatalı/hatasız parça ayrımı yapabilen görüntü işleme tabanlı endüstriyel kalite kontrol sistemi anlatılmıştır. Sistem insan denetiminden kaynaklanan hatayı en aza indirmekte ve birim zamanda kontrol edilen parça sayısını artırmaktadır. Gerçekleştirilen sistem, Panel PC, çizgi tarama kamerası, yürüyen bant sistemi, sepet kontrol ünitesi, görüntü işleme yazılımı ve kullanıcı kontrol ara yüzünden oluşmaktadır. Denetimi yapılacak kesilmiş tekstil parçaları yürüyen bant üzerinde kamera ve aydınlatma ünitesinin bulunduğu kısma gelir ve görüntü yakalanır. Yakalanan görüntü Panel PC’ye gönderilir ve görüntü işleme yazılımı vasıtasıyla kesim hatası olup olmadığı denetlenir. Denetim sonucuna göre yürüyen bandın sonunda yer alan sepet sistemi, pnömatik olarak ileri/geri hareket ettirilerek parçanın istenen sepete düşmesi sağlanır. 5 farklı şablona sahip 50 adet deri parçası için yapılan 150 denemeden 149 unda (%99.33 başarı oranı) doğru olarak hatalı/hatasız ayrımı yapılarak belirlenen sepete otomatik olarak düşürüldüğü görülmüştür.