纺织制造商将人工智能无缝集成到生产中的三种方式收藏

棉纱生产机械    人工智能正在改进纺织品制造商的经营方式这一过程的每一个要素，包括纺织品生产、产品成本、质量控制、数据收集、统计过程控制、准时制制造和计算机集成制造，都在进行人工智能改造纺织业的人工智能。

    早在20世纪60年代，计算机和机器人就首次应用于劳动密集型的纺织业，用于纤维生产、纱线和织物成型、染色工艺和机械    现在，人工智能可以访问和收集历史和实时运行数据，以提高效率，并补充和增强人类工人的能力。

如今，在纺织工业中已经实现的三个更实用的人工智能应用包括缺陷识别、模式检查和配色

缺陷检测    直到最近，人类工人还会手工检查织物以确保质量，但考虑到几个方面，比如疲劳、疏忽，或者一些工厂几乎不可能对数千米的织物进行物理检查，这种方法可能不可靠    WiseEye是一种智能的织物疵点检测系统，它利用先进的人工智能技术，将大数据和深度学习结合起来，以达到质量控制的目的。

该系统利用独特的基于人工智能的检测功能，有效地将不合格面料从裂缝中滑落的几率降低90%，大大减少了生产中的浪费，节约了人力，提高了自动化管理水平模式检查    通过生产机器视觉系统、软件和传感器，基于机器视觉的Cognex ViDi平台是第一个专为工厂自动化设计的基于深度学习的图像分析软件。

    该平台表示，它结合了“人类视觉检查的特异性和灵活性，以及计算机系统的可靠性、重复性和强大功能”该平台专为织物图案识别而建，可以自动检测织物图案的性质，如针织、编织、编织、整理和打印，还可以使用预先定义的图像来训练最佳织物样本。

它的算法针对真实世界的工业图像分析进行了优化，需要非常小的图像集，并且涉及更短的培训和验证周期颜色匹配    色彩搭配传统上需要人工干预来识别和选择色调，但由于每个人都是根据自己的感知技能来看到颜色的，这一直是一个棘手的过程。

公司为样品和客户要求之间的颜色变化设定了一个限度(“颜色容忍度”)，但与目视检查相比，这种方法通常有许多误报    这就是数据色系统的用武之地色彩管理仪器和软件通过考虑不同人工操作者的视觉检测结果历史，创造更紧密的匹配样本，帮助提高色彩容忍度的准确性和效率。

零售领域的人工智能    除了纺织品、人工智能正在成功地为零售,在库存管理等领域,chatbox“销售人员”准备好了,和智能试衣间为顾客提供建议,检查库存可用性的能力,储备项目,或购买在线——所有的安慰他们的试衣间。

设计用于检测衣物视觉缺陷——甚至是褶皱——的机器人也将很快出现    目前，人们正在研究纺织品中更为复杂的人工智能途径，如纱线外观的分级、纤维性能的虚拟建模、纱线拉伸性能和纱线不均匀度的预测等。

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