Российские учёные представили ИИ-технологию для обнаружения дефектов в тканях по фото

Учёные из Московского технического университета связи и информатики (МТУСИ) представили новый метод контроля качества текстиля, основанный на анализе изображений. Технология может стать ключевым шагом к полной автоматизации процесса сортировки тканей на производстве. Разработка решает одну из главных проблем текстильной промышленности — высокую зависимость от человеческого фактора при визуальном осмотре материалов. Теперь вместо оценки на глаз предлагается использовать сравнение с эталонными образцами, что повышает точность выявления брака.

Исследователи пояснили, что ткань в рамках предложенного подхода рассматривается как двумерная периодическая структура. Это позволяет использовать математические методы для анализа и сопоставления изображений, где фиксируются мельчайшие отклонения от нормы. Перед сравнением снимки проходят предварительную обработку: проводится коррекция яркости, устраняются шумы, и трансформируется текстура, чтобы минимизировать искажения. Такой подход даёт возможность распознавать даже самые незаметные дефекты, включая повреждения отдельных нитей, смещения рисунка или неравномерность окраски, что ранее зачастую ускользало от внимания операторов.

В университете подчеркнули, что представленный метод охватывает лишь часть потенциальных направлений развития систем контроля качества. Текущая технология работает как диагностический инструмент, но в будущем предполагается создание интеллектуальных платформ, которые смогут не только фиксировать, но и прогнозировать дефекты на стадии производства. Это откроет путь к построению "умных" фабрик, где отклонения будут устраняться ещё до того, как они станут видимыми. Таким образом, производственный процесс станет не только более эффективным, но и существенно экономичным, снижая количество испорченного материала и повторных запусков.

Пока система находится на стадии внедрения и проходит адаптацию под различные типы текстиля. Однако специалисты уверены, что в ближайшие годы её можно будет интегрировать в промышленные линии, где она заменит традиционные методы визуального контроля и значительно повысит стандарты качества на предприятиях лёгкой промышленности.