L'Université polytechnique de Hong Kong (PolyU) a récemment développé un système intelligent de détection des défauts des tissus, appelé "WiseEye", qui exploite des technologies de pointe, notamment l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage en profondeur dans le processus de contrôle qualité (CQ) dans l'industrie textile. Le système minimise efficacement le risque de produire un tissu de qualité inférieure de 90 %, réduisant ainsi considérablement les pertes et le gaspillage dans la production. Cela permet d'économiser de la main-d'œuvre et d'améliorer la gestion de l'automatisation dans la fabrication de textiles.

Soutenu par la technologie de vision artificielle basée sur l'IA, le nouveau "WiseEye" peut être installé dans une machine à tisser pour aider les fabricants de tissus à détecter instantanément les défauts dans le processus de production. Grâce au système d'inspection automatique, le responsable de ligne de production peut facilement détecter les défauts, les aidant ainsi à identifier la cause des problèmes et à les résoudre immédiatement.

"WiseEye" est développé par l'équipe de recherche en intelligence artificielle du textile et de l'habillement (TAAI), qui est dirigé par le professeur Calvin Wong, Cheng Yik Hung Professeur de mode de l'Institut des textiles et de l'habillement, PolyU.

Les fabricants de textiles comptent actuellement sur les efforts humains pour inspecter au hasard le tissu à l'œil nu. En raison de facteurs humains tels que la négligence ou la fatigue physique, la détection des défauts par le travail humain est généralement incohérente et peu fiable. Les fabricants de textiles ont également tenté d'utiliser d'autres systèmes d'inspection des tissus, mais ces systèmes n'étaient pas en mesure de répondre aux besoins de l'industrie. Assurer la qualité de la production de tissu devient un grand défi pour l'industrie.

Le professeur Calvin Wong a déclaré :" 'Wise Eye' est un système d'inspection unique basé sur l'IA qui répond aux exigences des fabricants de textiles. Il s'agit d'un système intégré avec un certain nombre de composants qui remplissent différentes fonctions dans le processus d'inspection. Le système est intégré à une LED haute puissance. barre lumineuse et une caméra haute résolution à couplage de charge qui est entraînée par un moteur électronique et est montée sur un rail pour capturer des images de toute la largeur du tissu pendant le processus de tissage.Les images capturées sont prétraitées et introduites dans l'algorithme de vision industrielle basé sur l'IA pour détecter les défauts du tissu. Les informations en temps réel recueillies tout au long du processus de détection seront envoyées au système informatique, et des statistiques analytiques et des alertes peuvent être générées et affichées selon les besoins."

L'équipe de recherche a appliqué les technologies Big Data et Deep Learning dans "WiseEye". En entrant les données de milliers de mètres de tissus dans le système, l'équipe a formé "WiseEye" pour détecter environ 40 défauts de tissu courants avec une résolution de précision exceptionnellement élevée allant jusqu'à 0,1 mm/pixel.

"Compte tenu des nombreuses structures de tissu qui donnent de grandes variations dans la texture du tissu et les types de défauts, La détection automatique des défauts des tissus a été une mission difficile et inachevée au cours des deux dernières décennies. Notre introduction innovante de l'IA, Les technologies Big Data et Deep Learning dans 'WiseEye' sont non seulement une percée technologique qui répond aux besoins de l'industrie; mais marque également une étape importante dans l'automatisation du contrôle qualité pour l'industrie textile traditionnelle, " a ajouté le professeur Wong.

"WiseEye" a été mis à l'essai pendant plus de six mois dans un environnement de fabrication réel. Les résultats montrent que le système est capable de réduire de 90 % les pertes et le gaspillage dans le processus de fabrication des tissus par rapport à l'inspection visuelle humaine traditionnelle. Cela signifie que le système permet de réduire les coûts de production tout en améliorant l'efficacité de la production.

À l'heure actuelle, "WiseEye" peut être appliqué à la plupart des types de tissus avec différentes structures de tissage et couleurs unies. L'équipe de recherche prévoit de poursuivre la formation et d'étendre le système pour détecter les défauts dans les tissus avec des motifs plus difficiles, tels que des motifs compliqués de bandes et de carreaux. L'objectif ultime est de couvrir tous les types de tissus courants d'ici cinq ans.

Le professeur Wong et l'équipe de recherche TAAI ont mené des recherches fondamentales et appliquées sur l'IA, vision par ordinateur et apprentissage automatique, spécifiquement pour l'industrie de la mode et du textile depuis 2012. L'équipe a précédemment introduit le premier "FashionAI Dataset" qui intègre la mode et l'apprentissage automatique pour une analyse systématique des images de mode grâce à l'utilisation de l'IA. L'ensemble de données aide à faire progresser l'industrie de la mode et à développer un nouveau mode de vente au détail de mode.

Les domaines couverts par leurs autres projets comprennent l'inspection de la qualité des matériaux textiles et des vêtements intelligents, recherche d'échantillons de tissus à grande échelle et d'images de mode et prévision des ventes de mode. L'équipe a également collaboré avec diverses entreprises locales et internationales dans un certain nombre de projets de recherche et publié des articles de recherche dans des revues de renommée mondiale, comprenant Transactions IEEE sur les réseaux de neurones et les systèmes d'apprentissage , Transactions IEEE sur la cybernétique , et Transactions IEEE sur le traitement d'images . Certains des articles sont classés par Essential Science Indicators dans le top 1% des articles les plus cités dans des domaines connexes.