Нажимая “Принять все файлы cookie”, вы соглашаетесь на сохранение файлов cookie на вашем устройстве с целью улучшения навигации по сайту, анализа использования сайта и помощи в наших маркетинговых усилиях. Подробнее
Настройки cookie
Нажимая “Принять все файлы cookie”, вы соглашаетесь на сохранение файлов cookie на вашем устройстве с целью улучшения навигации по сайту, анализа использования сайта и помощи в наших маркетинговых усилиях. Подробнее
Текстильная промышленность является одним из крупнейших и важнейших секторов в мире; она включает в себя производство, проектирование и распространение тканей и одежды. Мировой объем текстильной промышленности, оцениваемый в 1,84 триллиона долларов в 2023 году, как ожидается, достигнет 3,77 триллиона долларов к 2033 году из-за растущего спроса на высококачественную и персонализированную продукцию. Чтобы удовлетворить этот растущий спрос, искусственный интеллект (ИИ) может вмешаться, чтобы повысить производительность, стимулировать рост и вызвать инновации во всей отрасли.
Рис. 1. Прогнозируемый рост текстильного рынка с 2023 по 2033 год.
Искусственный интеллект может помочь в текстильном производстве, выполняя такие задачи, как прогностическое обслуживание и контроль ткани, одновременно улучшая качество и сокращая отходы. В этой статье мы рассмотрим, как ИИ может повысить качество, увеличить эффективность и поддержать экологичные методы в текстильном производстве. Мы также обсудим потенциал и проблемы внедрения технологий ИИ в текстильном производстве в будущем. Давайте начнем!
Понимание текстильного производства на основе ИИ
Традиционно текстильное производство охватывало несколько ручных и машинных этапов, таких как прядение волокон, ткачество или вязание, крашение и отделка. Эти методы в значительной степени зависели от квалифицированной рабочей силы, что часто приводило к ошибкам и отходам ткани. Сейчас ИИ 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:
Сортировка ткани: Камеры высокого разрешения и компьютерное зрение можно использовать для автоматической сортировки волокон и пряжи, проверяя выравнивание, позиционирование и качество. Это обеспечивает однородность, сокращает отходы и устраняет сбои.
Подготовка материала: Роботизированные системы с ИИ могут помочь в задачах подготовки материала, таких как загрузка бобин на сновальные рамы (большие рамы, предназначенные для удержания нескольких катушек пряжи для легкой размотки). Эти автономные системы используют 3D-камеры и манипуляторы для выполнения повторяющихся и физически сложных задач с высокой точностью. Автоматизируя этот этап, производство эффективно подготавливается к процессу прядения.
Прядение и ткачество: ИИ может помочь оптимизировать прядение и ткачество, анализируя данные датчиков, такие как вибрации машины, скорость и натяжение. Он вносит коррективы в режиме реального времени для обеспечения стабильного качества и прогнозирует потребности в техническом обслуживании для сокращения времени простоя.
Рис. 2. Автономный транспорт с манипуляторами, загружающий бобины.
Ключевые области применения ИИ в текстильной промышленности
Теперь, когда мы обсудили, как ИИ может сделать текстильное производство более быстрым, разумным и эффективным, давайте более подробно рассмотрим некоторые из ключевых инноваций, преобразующих текстильное производство сегодня.
ИИ в контроле качества помогает уменьшить дефекты текстиля
В текстильном производстве контроль качества используется для проверки тканей и обеспечения их соответствия определенным стандартам, таким как однородный цвет и рисунок. Ткани проверяются на наличие дефектов, таких как смещенные узоры, незакрепленные нити и цветовые вариации. Для сканирования тканей на наличие этих дефектов можно использовать компьютерное зрение. Камеры высокого разрешения, расположенные над рулонами ткани, могут сканировать всю ее ширину на высокой скорости, захватывая детальные изображения с ярким освещением, чтобы выделить тонкие дефекты, такие как морщины, пятна или незакрепленные нити.
Задачи компьютерного зрения, такие как обнаружение объектов и сегментация экземпляров, могут анализировать эти изображения в режиме реального времени. Обнаружение объектов идентифицирует и определяет местоположение конкретных дефектов, а сегментация экземпляров идет дальше, выделяя отдельные элементы, такие как нити или узоры, с точностью до пикселя. Эти методы могут помочь точно определить недостатки и различить нормальные вариации и фактические дефекты. Это может в конечном итоге ускорить проверку и повысить точность, последовательность и эффективность за счет раннего выявления проблем и сокращения отходов.
Например, система WiseEye является отличным примером использования Vision AI для обнаружения дефектов ткани на ткацком станке. Она использует компьютерное зрение для выявления более 40 типов дефектов, включая морщины, пятна и несоответствия цветов, с точностью более 90%. Система может проверять ткани со скоростью до 60 метров в минуту и работает с широким спектром материалов, таких как однотонные, саржевые и трикотажные ткани, а также с узорами, такими как однотонные, полосатые и клетчатые.
Рис. 2. Ткацкий станок, интегрированный с компьютерным зрением для обнаружения дефектов ткани.
ИИ, используемый для подбора цветов в текстильном секторе
Знаете ли вы, что существует гораздо больше оттенков одного цвета, чем вы можете себе представить? Незначительные вариации в тоне, яркости и насыщенности могут иметь существенное значение, особенно в текстильном производстве. Подбор цвета — это процесс достижения однородных оттенков в разных партиях ткани. Ранее подбор цвета включал визуальный осмотр и ручную корректировку, что приводило к ошибкам. Искусственный интеллект (ИИ) стал переломным моментом в решении проблем подбора цвета тканей. Машинное обучение и компьютерное зрение могут предоставить более точные, последовательные и эффективные решения.
Рис. 3. Подбор цвета — ключевой процесс в текстильной промышленности.
Системы подбора цвета на основе ИИ используют камеры высокого разрешения для получения детальных изображений образцов ткани в контролируемых условиях освещения. Компьютерное зрение анализирует эти изображения для оценки ключевых цветовых атрибутов, 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 наборах данных, прогнозируют поведение красителей в различных условиях, что позволяет ИИ предлагать оптимальные рецептуры красителей с высокой точностью.
Автоматизируя некогда трудоемкую и подверженную ошибкам задачу, ИИ может обеспечить более быстрые и надежные результаты, преобразуя способы достижения стабильного качества тканей в производственных партиях.
Переход к экологичному текстилю с помощью ИИ
Создание моды практически без отходов сопряжено с различными проблемами, но ИИ помогает модному сообществу воплотить это видение в реальность. Передовые инструменты, такие как технология цифровых двойников и предиктивное моделирование, помогают решить давние проблемы, такие как сокращение отходов и улучшение посадки одежды.
Цифровой двойник — это виртуальная модель, которая точно представляет реальный объект, например, тело человека. Используя генеративный ИИ, основные входные данные, такие как рост, вес, возраст, форма тела и даже осанка, можно использовать для создания подробного цифрового представления измерений человека. Он фиксирует точные детали, такие как ширина плеч, длина ног и пропорции туловища. Эти расширенные возможности позволяют брендам одежды предоставлять высоко персонализированные рекомендации по размерам, обеспечивая лучшую посадку, сокращая количество возвратов и улучшая общее впечатление от покупок.
Шелли Сюй, генеральный директор SXD, использует эти технологии для решения масштабной проблемы отходов ткани. Каждую секунду объем ткани, равный объему мусоровоза, оказывается на свалках или сжигается. Сюй сотрудничает с экспертами в области ИИ для разработки SXD AI, платформы, которая быстро и эффективно адаптирует безотходные проекты.
Ключевой особенностью этой платформы является использование управляемых ИИ «адаптивных шаблонов». Это динамические цифровые проекты, основанные на генеративном ИИ, которые могут автоматически адаптироваться к различным размерам, формам тела и типам ткани, не требуя ручной переработки. То, что когда-то требовало нескольких недель ручной работы, теперь можно сделать мгновенно, что обеспечивает гибкость и точность. Эта инновация может сократить отходы ткани до 46%, снизить затраты и ускорить производство.
Рис. 4. Использование генеративного ИИ для создания цифровых двойников для идеального определения размеров.
Преимущества и недостатки ИИ в текстильном производстве
Мы рассмотрели различные способы применения ИИ в текстильном производстве, а теперь давайте обсудим некоторые ключевые преимущества, которые ИИ может принести этой отрасли:
Энергоэффективность: интеллектуальные датчики и системы мониторинга на основе ИИ могут оптимизировать потребление энергии на текстильных производствах.
Расширенная кастомизация: инструменты проектирования на основе ИИ позволяют создавать персонализированные узоры и производить одежду по индивидуальному заказу в масштабе.
Анализ рынка: ИИ может анализировать потребительские тенденции и предпочтения в режиме реального времени, помогая брендам быстро адаптироваться к меняющимся требованиям.
Хотя эти преимущества показывают, как ИИ может преобразовать текстильную промышленность, важно также учитывать проблемы, связанные с его внедрением:
Проблемы совместимости: Многие текстильные фабрики используют старое оборудование, несовместимое с технологиями ИИ, что затрудняет и удорожает модернизацию.
Утрата мастерства: Автоматизация может затмить традиционные методы, которые ценятся в производстве предметов роскоши и текстиля ручной работы.
Техническое обслуживание и простои: Системы ИИ требуют регулярных обновлений и обслуживания, что может нарушить графики производства, особенно в периоды высокого спроса.
Будущее умных тканей и ИИ
Вполне возможно, что вскоре ИИ полностью изменит наше представление о тканях и их использовании. Электронный текстиль, или e-textiles, объединяет цифровые компоненты, такие как датчики, проводящие нити и микропроцессоры, позволяя им чувствовать окружающую среду и реагировать на нее. Эти умные ткани адаптируются к изменениям температуры, движения или давления, создавая гармоничное сочетание моды, функциональности и технологий. Взаимодействуя как с владельцем, так и с окружающей средой, эти инновационные ткани переопределяют возможности одежды.
В целом, ИИ может играть ключевую роль в улучшении этих тканей, обеспечивая персонализированное взаимодействие, отслеживание состояния здоровья и обратную связь по данным в режиме реального времени. Используя такие технологии, как глубокое обучение, компьютерное зрение и передовые датчики, алгоритмы ИИ могут анализировать данные, собранные с компонентов ткани.
Анализ этих данных может запускать определенные действия, такие как регулировка температуры или изменение цветов. Интересным примером является ткань, меняющая цвет, разработанная гонконгской AiDLab и представленная на Миланской неделе моды. В этом инновационном материале используются камеры и полимерные оптические волокна (POF) для изменения цветов в зависимости от жестов. Владельцы могут даже выбирать цвета из фотографий на своих телефонах, демонстрируя потенциал электронного текстиля для переосмысления моды и реабилитации.
Создавая более разумное будущее
ИИ вносит фундаментальные изменения в текстильный сектор, делая производство более быстрым, точным и поддерживая экологически чистые процессы. Благодаря инструментам, которые могут обнаруживать мельчайшие дефекты, прогнозировать, когда машинам потребуется техническое обслуживание, и подбирать цвета в режиме реального времени, ИИ улучшает контроль качества и эффективность. Он также помогает создавать ткани, которые могут реагировать на различные потребности и быть адаптированы к личным вкусам. По мере развития ИИ он будет способствовать дальнейшим инновациям, устойчивому развитию и персонализации в текстильной промышленности.
Будьте в курсе последних новостей в области ИИ! Посетите наш репозиторий на GitHub, чтобы ознакомиться с нашими последними достижениями. Присоединяйтесь к нашему сообществу и узнайте, как ИИ преобразует такие отрасли, как сельское хозяйство и здравоохранение.
