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Textile Pillingprobe mithilfe von Künstlicher Intelligenz
16.04.2025
Eine geringe Pillingneigung ist ein essenzielles Qualitätskriterium von Stoffen. die Bestimmung des Pillingverhaltens Standard. Mit KI kann das Prüfverfahren künftig automatisiert und objektiviert werden.
Pilling ist für Textil- und Bekleidungshersteller ein essenzielles Qualitätskriterium. Je weniger Fasern sich aus dem Gewebe herauslösen und auf der Oberfläche als kleine Knötchen (Pills) sichtbar werden, desto hochwertiger ist die Ware. Wie sehr ein Textil zu Pilling neigt, wird von den Herstellern geprüft, bevor die Ware in den Verkauf geht. Üblicherweise beurteilt geschultes und erfahrenes Fachpersonal in unabhängigen Prüflaboren das Pillingverhalten. Dieser Weg ist langwierig, teuer und der Transport belastet die Umwelt.
Aber auch der steigende Mangel an Fachkräften ist ein Grund, warum Lutz Gerold, Vertriebsleiter Deutschland der PPT GmbH & Co. KG, zukünftig eine vollständig automatisierte Möglichkeit anbieten möchte, um textile Pillingproben digital zu bewerten. Das KMU ist ein Anbieter von Prüfgeräten verschiedener Art und hat dieses Verfahren neu entwickelt. Allerdings gibt es noch einiges Verbesserungspotenzial. Alle notwendigen Schritte erfolgen zurzeit manuell: die Digitalisierung der Muster, die Bildberechnungen und deren Auswertung. Schließlich müssen die Daten aufbereitet werden, um sie an eine KI zu übermitteln, die dann wiederum das Ergebnis zurückmeldet.
Die zentrale Frage, die sich hier stellt, ist: „Wie ist es möglich, per Knopfdruck von der Digitalisierung eines Musters zu einer Beurteilungsnote zu kommen?“ Das KMU hat das Institut für Textiltechnik der RWTH Aachen (ITA) gebeten, sich in einem gemeinsamen Projekt dieser Frage anzunehmen. Das ITA ist ein Partner im Mittelstand-Digital Zentrum Smarte Kreisläufe und hat auf dem Gebiet der Automatisierung mit KI bereits seit mehr als 30 Jahren einschlägige Erfahrung.
Es gilt nun, die bereits genannten, bisher noch manuellen Schritte programmiertechnisch so zu optimieren, dass sie anschließend verknüpft werden können. Wenn diese Herausforderung umgesetzt ist, wird die zentrale Fragestellung beantwortet werden können. Auch unerfahrene Laborkräfte oder Hilfskräfte können dann objektiv das Pillingverhalten von Textilien beurteilen und die Aufträge müssen nicht an externe Prüflabore vergeben werden.
Die in diesem Projekt zu konzipierende Methode, Objekte optisch zu digitalisieren und anschließend mithilfe eines neuronalen Netzwerks deren Qualität auszuwerten, könnte auch für andere Produkte bzw. Materialien angewendet werden. Somit besteht auch für andere Branchen die Option, von diesem Projekt zu profitieren.
Möchten auch Sie Ihr Unternehmen digital fit machen? Sprechen Sie das Team des Mittelstand Digitalzentrum – Smarte Kreisläufe gerne unter kontakt@mdz-sk.de an.
Pilling ist für Textil- und Bekleidungshersteller ein essenzielles Qualitätskriterium. Je weniger Fasern sich aus dem Gewebe herauslösen und auf der Oberfläche als kleine Knötchen (Pills) sichtbar werden, desto hochwertiger ist die Ware. Wie sehr ein Textil zu Pilling neigt, wird von den Herstellern geprüft, bevor die Ware in den Verkauf geht. Üblicherweise beurteilt geschultes und erfahrenes Fachpersonal in unabhängigen Prüflaboren das Pillingverhalten. Dieser Weg ist langwierig, teuer und der Transport belastet die Umwelt.
Aber auch der steigende Mangel an Fachkräften ist ein Grund, warum Lutz Gerold, Vertriebsleiter Deutschland der PPT GmbH & Co. KG, zukünftig eine vollständig automatisierte Möglichkeit anbieten möchte, um textile Pillingproben digital zu bewerten. Das KMU ist ein Anbieter von Prüfgeräten verschiedener Art und hat dieses Verfahren neu entwickelt. Allerdings gibt es noch einiges Verbesserungspotenzial. Alle notwendigen Schritte erfolgen zurzeit manuell: die Digitalisierung der Muster, die Bildberechnungen und deren Auswertung. Schließlich müssen die Daten aufbereitet werden, um sie an eine KI zu übermitteln, die dann wiederum das Ergebnis zurückmeldet.
Die zentrale Frage, die sich hier stellt, ist: „Wie ist es möglich, per Knopfdruck von der Digitalisierung eines Musters zu einer Beurteilungsnote zu kommen?“ Das KMU hat das Institut für Textiltechnik der RWTH Aachen (ITA) gebeten, sich in einem gemeinsamen Projekt dieser Frage anzunehmen. Das ITA ist ein Partner im Mittelstand-Digital Zentrum Smarte Kreisläufe und hat auf dem Gebiet der Automatisierung mit KI bereits seit mehr als 30 Jahren einschlägige Erfahrung.
Es gilt nun, die bereits genannten, bisher noch manuellen Schritte programmiertechnisch so zu optimieren, dass sie anschließend verknüpft werden können. Wenn diese Herausforderung umgesetzt ist, wird die zentrale Fragestellung beantwortet werden können. Auch unerfahrene Laborkräfte oder Hilfskräfte können dann objektiv das Pillingverhalten von Textilien beurteilen und die Aufträge müssen nicht an externe Prüflabore vergeben werden.
Die in diesem Projekt zu konzipierende Methode, Objekte optisch zu digitalisieren und anschließend mithilfe eines neuronalen Netzwerks deren Qualität auszuwerten, könnte auch für andere Produkte bzw. Materialien angewendet werden. Somit besteht auch für andere Branchen die Option, von diesem Projekt zu profitieren.
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