ИвГПУ, СПбПУ и НИУ ВШЭ в 2022 г. планируют выпуск умных комплексов по выявлению брака на текстиле

Коллектив ученых из СПбПУ, ИВГПУ и НИУ ВШЭ разработает программно-аппаратный комплекс определения дефектов тканей на основе нейросети для текстильной промышленности, говорится на сайте СПбПУ.

В рамках конкурса «Старт. Цифровые технологии» по направлению «Искусственный интеллект» Фонда содействия инновациям проектная команда специалистов из Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого (СПбПУ), Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики» (НИУ ВШЭ) и Ивановского государственного политехнического университета (ИВГПУ) получила грант на разработку программно-аппаратного комплекса для автоматического сбора и анализа данных от оборудования c целью обнаружения и классификации дефектов текстильных материалов в процессе их производства, а также для контроля ткани как входящего сырья на швейных фабриках.

«Сотрудничество СПбПУ и ИВГПУ началось несколько лет назад с момента подписания на ПМЭФ cоглашения между Министерством промышленности и торговли РФ, Санкт-Петербургом и Ивановской областью о совместных усилиях по развитию легкой промышленности и модной индустрии. Этот проект продолжает начатую работу. А для последующей монетизации научной разработки была привлечена экспертиза со стороны НИУ ВШЭ (Москва)», — прокомментировал заместитель руководителя дирекции Центра компетенций НТИ СПбПУ по образованию Сергей Салкуцан.

Целевая сфера применения разработки — производство текстиля, где создаваемый комплекс позволит значительно снизить долю ручного труда на операциях контроля качества и уменьшить количество брака.

Система может использоваться на разных этапах текстильного производства: контроль качества сурового полотна на выходе из станка, контроль качества отбеленного полотна перед процессом печатания, контроль качества печати непосредственно на выходе из печатной машины и контроль качества готового материала после процессов заключительной отделки. Также разработка может быть востребована и на швейных предприятиях на этапах входного контроля сырья и подготовки материала к раскрою.

Научно-техническая новизна состоит в применении при разработке технологий технического зрения и искусственного интеллекта. Одним из модулей программного обеспечения комплекса станет нейросеть, обученная распознаванию всех возможных видов дефектов — на этапах ткачества, отбелки/крашения, контроля готового материала. Также будет решена задача распознавания дефектов печати, которая до сих пор остается наиболее проблемной и технологически сложной операцией контроля качества текстильных изделий.

Разработку программно-аппаратного комплекса обнаружения и классификации дефектов тканей для текстильной промышленности планируется выполнить в два этапа и к 2022 году выйти на собственное производство программно-аппаратных комплексов.

По словам руководителя партнерских программ Открытого центра предпринимательства и инноваций, доцента кафедры менеджмента инноваций НИУ ВШЭ Александра Лодышкина, автоматизация контроля качества текстильных материалов позволит текстильным и швейным предприятиям сократить потери от выпуска некачественной продукции до 300 млн квадратных метров в год. «В целом наша общая задача — не просто создать качественную научную разработку, а предложить рынку реальный конкурентоспособный продукт», — добавил эксперт.

Фотография: Сайт СПбПУ.