Details

Целью работы является обоснование необходимости создания и внедрения модуля системы обнаружения дефектов текстильных материалов на предприятии легкой промышленности с использованием нейросетевого подхода. Были решены следующие задачи: – провести анализ состояния контроля качества текстильных полотен; – провести анализ технологий обнаружения дефектов, в том числе использования компьютерного зрения и нейросетевых моделей; – привести программную и аппаратную характеристику разработанного модуля системы обнаружения дефектов; – провести анализ результатов и оценить эффективность создания и внедрения модуля обнаружения дефектов на предприятии. Актуальность темы обусловлена процессом цифровизации предприятий легкой промышленности, в рамках которой исследуются возможности автоматизации отдельных этапов производственной цепочки, одним из которых является процесс обнаружения дефектов, в настоящее время выполняющийся вручную с неудовлетворительной точностью и обладающий потенциалом к автоматизации с использованием современных информационных технологий. Источниками информации выступили данные отечественной и зарубежной научно-исследовательской литературы, официальных Интернет-ресурсов и проектная документация. Результатом работы является исследование области контроля качества текстильных полотен, а также апробация разработанного модуля системы обнаружения дефектов с использованием нейросетевого подхода на предприятии, использование которого позволило увеличить точность обнаружения дефектов в 3,33 раза, что позволило улучшить показатели ключевых производственных метрик предприятия.

The given work is devoted to substantiation of the necessity of creation and implementation of the module of the system of textile fabric defects detection at the light industry enterprises using neural network approach. The research set the following goals: – to analyze the general state of quality control of textile fabrics; – to analyze defect detection technologies, including the use of computer vision and neural network models; – to provide software and hardware characteristics of the developed module of the defect detection system; – to analyze the results and evaluate the effectiveness of the creation and implementation of the defect detection module at the enterprise. The relevance of the work is due to the process of digitalization of light industry enterprises, which explores the possibilities of automating individual stages of the production chain, one of which is the process of defect detection, currently performed manually with unsatisfactory accuracy and has the potential for automation using modern information technology. The sources of information were the data of domestic and foreign research literature, official Internet resources and project documentation. The study resulted into analysis of the area of quality control of textile fabrics, as well as approbation of the developed module of the defect detection system using neural network approach at the enterprise, the use of which allowed increasing the accuracy of defect detection by 3.33 times, which improved the performance of key production metrics of the enterprise.