Компания Vadain автоматизирует инспектирование тканей для производства штор с помощью технического зрения
Опубликовано в 2022-04-08 10:00:00 UTC в Маркировка и Сериализация
Компании Vadain, лидеру по изготовлению штор на заказ в Голландии, потребовалось решение для своевременного обнаружения дефектов среди километров материала для изготовления штор. Объединение усилий разработчиков программного обеспечения Sycade, технологий машинного зрения OMRONи опыта производителя оборудования Eisenkolb удалось разработать автоматизированное решение для обнаружения и анализа дефектов в тканях штор, что позволило оставить трудоемкий процесс инспектирования вручную в прошлом.
Задача: безупречные шторы
Поставка безупречных штор – главный приоритет для Vadain. Наряду с правильными размерами, соблюдением технологии производства и финишной стадии обработки, важнейшим шагом является выявление и предотвращение дефектов ткани до передачи ткани в производство. Если дефекты обнаруживаются клиентом при развешивании штор, то цена ошибки, учитывая все дополнительные затраты, включая временные, на доставку и замену изделия будет высокой.
Производственные дефекты
По оценке Vadain, рулон ткани среднего размера может содержать не более 5 дефектов, таких как пятна или ткацкие дефекты полотна. В идеальном случае поставщик ткани уже отметил дефекты в рулоне. Однако ответственность за обнаружение и удаление дефектов несет компания Vadain.Контроль качества
Для предотвращения любых дефектов между поступлением сырья и отправкой готовой продукции выполняется несколько проверок. Первая проверка выполняется при получении материала и его укладке на хранение на складе. Перед началом производства и в мастерской выполняется ряд последующих проверок, а также окончательная проверка качества готовой продукции перед отгрузкой. Осмотр выполнялся вручную путем раскатывания и скатывания ткани в рулон на просмотровом столе с подсветкой.
Во время раскатывания сотрудник осматривает ткань на наличие дефектов. Наличие тысяч различных типов тканей и необходимость проверять десятки километров материала на складе делают эту операцию очень трудоемкой и низкоэффективной. Кроме того, сотрудник может выполнять эти проверки с максимальным вниманием только в течение короткого времени. Как только проверка завершена, а ткань подготовлена для процесса производства, ее нарезают в нужный размер. Швеи или раскройщики еще раз выполняют проверку качества. Их натренированные глаза изредка пропускают дефекты.
Решение с использованием технического зрения
Сотрудники компании Vadain посчитали, что необходимо найти более эффективный и быстрый способ проверки тканей, и оповестили о проблеме специалистов Sycade, экспертов в области повышения качества за счет автоматизации производств. Компания Sycade предложила концепцию автоматизации процесса проверок с помощью технологии машинного зрения. Решение выполняет инспекцию более быстро и точно, сокращает количество претензий и объем потерь при резке*, что в конечном счете приводит к экономии средств. Благодаря опыту сотрудников Vadain, технологиям и инновационной концепции автоматизации OMRON, аппаратному обеспечению от Eisenkolb и поставщика систем подсветки для камер, сотрудники компании Sycade инсталлировали решение с использованием «стандартного» рулонного станка для разматывания рулонов из положения A и их повторного сматывания в положение B. При размотке ткань проходит через окно для оценки, расположенное в затемненном модуле с системой технического зрения, в которую встроен отрезной механизм.
Потери при резке*
Потери при резке возникают при разрезании рулона для производства. Остающиеся лоскуты считаются потерями при резке и в основном утилизируются как отходы. За счет точной документальной фиксации длины ткани на неполных рулонах и их соотнесения с требованиями к каждому заказу возможно сокращение потерь, отходов и соответствующих затрат.
Интеллектуальное программное обеспечение
Приборы подсветки и камеры системы технического зрения позволяют обнаруживать даже самые незначительные отклонения в качестве материалов благодаря интеллектуальному программному обеспечению от Sycade и стандартному аппаратному обеспечению от OMRON, параметрированной под задачу. Однако, недостаточно просто найти дефект в рулоне ткани. Не все ткани имеют одинаковую толщину или прозрачность, у них могут быть различные структуры, цвета и отражающие свойства. Правильные настройки освещения и камер, а также настройки программ были подобраны после серии проверок.
Обнаружение, резка, регистрация
Что необходимо делать при обнаружении и измерении дефекта? В случае попадания загрязнения их может удалить оператор, и машина получит сигнал о том, что материал можно пропустить. В случае обнаружения пятна или ткацких дефектов полотна, машина определяет местоположение дефекта. Кроме того, машина измеряет, сколько ткани было размотано до обнаружения дефекта. После обрезки в нужном месте, получившаяся часть рулона маркируется наклейкой с указанием основного рулона плюс полученной части рулона и количества метров. Это позволяет получить общее представление о том, сколько метров безупречной ткани есть в наличии, и в виде каких отрезков. Это гарантирует, что сотрудники мастерской точно будут знать, какую часть рулона можно использовать наиболее эффективно для конкретного заказа без риска обнаружения дефектов. При ведении документации общее количество уменьшенных рулонов привязывается к исходным метрам основного рулона, что упрощает повторное использование рулонов.
Дополнительные преимущества
Благодаря найденному решению количество операций выборки и перемещения материалов на складе сократилось вдвое – неожиданное, но приятное преимущество. Поскольку теперь все отрезанные части рулона точно измерены, описаны в документации и предварительно разрезаны, полные рулоны больше не нужно собирать, разрезать и возвращать на склад. Это позволяет сэкономить 50% времени на загрузку и разгрузку. Сокращение операций перемещения между стеллажами также повышает безопасность.
Фате Басит (Fate Basit), генеральный директор Sycade, подводит итог: «Помимо устранения первоначальной проблемы, решение принесло дополнительные преимущества. Мы убеждены, что наше решение на основе машинного зрения предоставляет широкие возможности для каждого производственного предприятия».
