19 ноября 2024 г.
Посмотрите, как искусственный интеллект в текстильной промышленности способствует инновациям, обеспечивает более интеллектуальные производственные процессы и готовит отрасль к будущему.
Текстильная промышленность - один из крупнейших и важнейших секторов мировой экономики, который включает в себя производство, разработку и распространение тканей и одежды. Мировая текстильная промышленность, оцениваемая в 2023 году в 1,84 трлн долларов, к 2033 году, как ожидается, достигнет 3,77 трлн долларов благодаря растущему спросу на высококачественную и индивидуальную продукцию. Чтобы удовлетворить этот растущий спрос, искусственный интеллект (ИИ) может повысить производительность, стимулировать рост и стимулировать инновации в отрасли.
Искусственный интеллект может помочь в текстильном производстве, выполняя такие задачи, как прогнозирование технического обслуживания и проверка тканей, повышая качество и сокращая количество отходов. В этой статье мы рассмотрим, как ИИ может улучшить качество, повысить эффективность и поддержать устойчивые практики в текстильном производстве. Мы также обсудим потенциал и проблемы внедрения технологий ИИ в текстильное производство в будущем. Давайте начнем!
Традиционно текстильное производство включало в себя несколько ручных и машинных этапов, таких как прядение волокна, ткачество или вязание, окрашивание и отделка. Эти методы в значительной степени зависели от квалифицированного труда, что часто приводило к ошибкам и отходам ткани. Сейчас искусственный интеллект помогает сделать производство более быстрым, точным и менее расточительным. Делая машины умнее, ИИ снижает потребность в постоянном участии человека и помогает оптимизировать весь процесс.
Вот как ИИ влияет на каждый этап текстильного производства:
Теперь, когда мы обсудили, как ИИ может сделать текстильное производство быстрее, умнее и эффективнее, давайте более подробно рассмотрим некоторые ключевые инновации, преобразующие текстильное производство сегодня.
В текстильном производстве контроль качества используется для проверки тканей и обеспечения их соответствия определенным стандартам, таким как соответствие цвета и рисунка. Ткани проверяются на наличие таких дефектов, как несовпадение рисунка, обрыв нитей и изменение цвета. Для сканирования тканей на наличие этих дефектов можно использовать компьютерное зрение. Камеры высокого разрешения, расположенные над полотнами ткани, могут с высокой скоростью сканировать ее по всей ширине, получая детальные изображения при ярком освещении, чтобы выделить мелкие дефекты, такие как морщины, пятна или распущенные нити.
Задачи компьютерного зрения, такие как обнаружение объектов и сегментация экземпляров, позволяют анализировать эти изображения в режиме реального времени. Обнаружение объектов позволяет выявить и определить местоположение конкретных дефектов, а сегментация объектов - выделить отдельные элементы, например нити или узоры, с точностью до пикселя. Эти методы помогают точно определить дефекты и отличить обычные отклонения от реальных дефектов. В конечном итоге это позволяет ускорить процесс проверки и повысить точность, согласованность и эффективность, выявляя проблемы на ранней стадии и сокращая количество отходов.
Например, система WiseEye - отличный пример использования Vision AI для обнаружения дефектов ткани на ткацком станке. Она использует компьютерное зрение для выявления более 40 типов дефектов, включая морщины, пятна и несоответствие цвета, с точностью более 90 %. Система может проверять ткани со скоростью до 60 метров в минуту и работает с широким спектром материалов, таких как полотно, саржа и джерси, а также с такими узорами, как однотонные, полосатые и клетчатые.
Знаете ли вы, что существует гораздо больше оттенков одного цвета, чем вы можете себе представить? Тонкие различия в тоне, яркости и насыщенности могут иметь существенное значение, особенно в текстильном производстве. Подбор цвета - это процесс достижения однородности оттенков в партиях текстиля. Раньше для подбора цвета требовался человеческий контроль и ручная настройка, что приводило к ошибкам. ИИ стал решающим фактором в решении проблем цветоподбора в тканях. Машинное обучение и компьютерное зрение могут обеспечить более точные, последовательные и эффективные решения.
Системы подбора цвета на основе искусственного интеллекта используют камеры высокого разрешения для получения детальных изображений образцов ткани в условиях контролируемого освещения. Компьютерное зрение анализирует эти изображения для оценки ключевых атрибутов цвета, таких как тон, яркость и насыщенность. Система сравнивает эти атрибуты с целевым оттенком, учитывая такие переменные, как тип ткани и освещение. Искусственные нейронные сети (ИНС), обученные на обширных массивах данных, предсказывают поведение красителей в различных условиях, что позволяет ИИ с высокой точностью предлагать оптимальные рецептуры красителей.
Автоматизируя то, что раньше было трудоемкой и подверженной ошибкам задачей, ИИ может обеспечить более быстрые и надежные результаты, изменив способы достижения стабильного качества текстиля в производственных партиях.
Создание моды, в которой практически нет отходов, сопряжено с различными трудностями, но искусственный интеллект помогает модному сообществу воплотить это видение в реальность. Передовые инструменты, такие как технология цифрового двойника и предиктивное моделирование, помогают решить такие давние проблемы, как сокращение отходов и улучшение посадки одежды.
Цифровой двойник - это виртуальная модель, которая точно отображает реальный объект, например тело человека. С помощью генеративного искусственного интеллекта базовые данные, такие как рост, вес, возраст, форма тела и даже осанка , могут быть использованы для создания подробного цифрового представления измерений человека. Он фиксирует такие точные детали, как ширина плеч, длина ног и пропорции туловища. Эти расширенные возможности позволяют брендам одежды предоставлять максимально персонализированные рекомендации по выбору размера, обеспечивая лучшую посадку, сокращая количество возвратов и улучшая общее впечатление от покупки.
Шелли Сюй, генеральный директор компании SXD, использовала эти технологии для решения масштабной проблемы отходов ткани. Каждую секунду на свалках оказывается или сжигается целый грузовик ткани. В сотрудничестве с экспертами по искусственному интеллекту Сюй разработала платформу SXD AI, которая быстро и эффективно адаптирует безотходный дизайн.
Ключевой особенностью этой платформы является использование "адаптивных лекал", управляемых искусственным интеллектом. Это динамичные цифровые модели, созданные на основе генеративного искусственного интеллекта, которые могут автоматически подстраиваться под разные размеры, формы тела и типы тканей, не требуя ручной переделки. То, на что раньше уходили недели ручного труда, теперь можно сделать мгновенно, обеспечивая гибкость и точность. Эта инновация позволяет сократить количество отходов ткани на 46 %, снизить затраты и ускорить производство.
Мы рассмотрели различные способы применения ИИ в текстильном производстве, теперь давайте обсудим некоторые ключевые преимущества, которые ИИ может принести этой отрасли:
Хотя эти преимущества показывают, как ИИ может изменить текстильную промышленность, важно также учитывать проблемы, которые возникают при его внедрении:
Возможно, в скором времени искусственный интеллект полностью изменит наше представление о тканях и их использовании. Электронные ткани, или электронный текстиль, включают в себя цифровые компоненты, такие как датчики, токопроводящие нити и микропроцессоры, что позволяет им чувствовать и реагировать на окружающую обстановку. Эти "умные" ткани адаптируются к изменениям температуры, движения или давления, создавая органичное сочетание моды, функциональности и технологий. Взаимодействуя как с владельцем, так и с окружающей средой, эти инновационные ткани переосмысливают возможности одежды.
ИИ может сыграть ключевую роль в совершенствовании этих тканей, обеспечивая персонализированное взаимодействие, отслеживание состояния здоровья и обратную связь в режиме реального времени. Используя такие технологии, как глубокое обучение, компьютерное зрение и передовые датчики, алгоритмы ИИ могут анализировать данные, собранные с компонентов ткани.
Полученные в результате анализа данные могут вызвать определенные действия, например, регулировку температуры или изменение цвета. Захватывающим примером является ткань, меняющая цвет, разработанная гонконгской лабораторией AiDLab и представленная на Неделе моды в Милане. Этот инновационный материал использует камеры и полимерные оптические волокна (POF) для изменения цвета в зависимости от жестов. Носители могут даже выбирать цвета по фотографиям на своих телефонах, демонстрируя потенциал электронного текстиля в переосмыслении моды и реабилитации.
ИИ вносит фундаментальные изменения в текстильную отрасль, делая производство более быстрым, точным и поддерживая экологически чистую обработку. Благодаря инструментам, способным выявлять мельчайшие дефекты, предсказывать, когда машинам потребуется техническое обслуживание, и подбирать цвета в режиме реального времени, ИИ повышает контроль качества и эффективность. Он также помогает создавать ткани, которые могут реагировать на различные потребности и подстраиваться под индивидуальные вкусы. По мере развития ИИ он будет способствовать инновациям, устойчивости и персонализации в текстильной промышленности.
Будьте в курсе последних достижений в области искусственного интеллекта! Загляните в наш репозиторий GitHub, чтобы ознакомиться с нашими последними достижениями. Общайтесь с нашим сообществом и узнайте, как ИИ преобразует такие отрасли, как сельское хозяйство и здравоохранение.
