Цифровая технология machine vision для бесконтактного контроля качества изготовления одежды

Несмотря на многолетний опыт автоматизации, до сих пор этап контроля качества готовой продукции не переведен в цифровой формат. На швейных предприятиях традиционно выявление брака в партиях готовой одежды выполняется контактным способом сотрудниками отдела технического контроля. Целью исследования является разработка способа распознавания технологических и конструктивных дефектов, снижающих сортность продукции, для дистанционного мониторинга качества швейных полуфабрикатов и готовой продукции с помощью программно - аппаратного комплекса компьютерного зрения. Анализ существующих способов идентификации визуальной информации показал, что для достижения поставленной задачи применим каскадный классификатор Хаара, позволяющий с высокой степенью достоверности распознавать сканированные объекты, сопоставляя характеристики образов с шаблонами. Авторами разработан программно - аппаратный комплекс GarmentScanner, который посредством машинного зрения считывает визуальную информацию, классифицирует ее с использованием алгоритма Viola/Jones на основе расчета суммарной яркости пикселей в произвольных прямоугольных областях, выполняет метрические действия. На текущем этапе исследования программный аппарат GarmentScanner работает с фотоизображениями готовых изделий плоских форм (майки, трусы, футболки). В качестве тестируемых атрибутов выделены: координаты базовых и реперных точек на изделии (в соответствии с модельными особенностями), симметричность контура, соответствие габаритов конкретной модели эталонному образцу (согласно табелю мер). Апробация работы GarmentScanner проводится на аутсорсинговых швейных предприятиях Китая, сотрудничающих с российскими дизайн - бюро. Дополнительным эффектом от применения GarmentScanner стало снижение конфликтных ситуаций на производстве, возникающих на фоне различного толкования заказчиками из России и аутсорсинг - подрядчиками понятия «качество изготовления продукции и ее отбраковка».