Textilien werden in vielen unterschiedlichen Arten hergestellt und finden einen breiten Einsatz in der Automobilindustrie, der Luft- und Raumfahrt, in militärischen Anwendungen, dem Freizeitbereich, Bauwesen, als Deko, Isolierung und Bekleidung. Jede Endanwendung unterliegt spezifischen Kriterien und erfordert eine spezifische Funktionalität, die oft durch eine einzigartige Kombination von Gewebeeigenschaften erfüllt wird. Obgleich an Laborproben bereits viele der funktionalen Gewebeeigenschaften überprüft werden, ist gemeinhin die Sichtprüfung der gesamten Oberfläche durch das menschliche Auge immer noch die Hauptmethode zur Kontrolle der Gesamtfunktionalität und des optische Erscheinungsbilds.

In den meisten Fällen ist die Herstellung eines Textilgewebes Teil eines mehrstufigen Prozesses eines Endproduktes, bei dem das Textil selbst nur einen geringen Anteil an den Gesamtkosten darstellt. Ein extremes Beispiel dafür sind die für das Innere eines Automobils verwendeten Textilien, deren Erscheinungsbild und Verschleißeigenschaften einen wesentlichen Anteil am Gesamteindruck des Fahrzeugs im Verkaufsraum und damit auch an der Wertigkeit des Fahrzeugs ausmachen.
Kostspielig sind die Folgen eines sichtbaren Fehlers, der bei der manuellen Gewebeprüfung unentdeckt bleibt und der schließlich in einem Bauteil des Fahrzeugs (Sitz, Autohimmel usw.) auftaucht. Wie hoch die Kosten sind, hängt davon ab, wie weit das fehlerhafte Bauteil vor seiner Entdeckung im gesamten Produktionsablauf bereits vorgedrungen ist; denn in jeder Stufe entsteht ein Mehrwert, und die Kosten für einen Ersatz des Teils steigen mit zunehmender Nähe zur Fertigstellung. Für den Hersteller von Stoffen stellt dies ein besonderes Problem dar, da seine Kunden einen großen Teil der Kosten des infolge des Ausschusses vernichteten Mehrwerts bei ihm als Schadensersatz geltend machen.

Ein Auge auf die Qualität oder ...
Traditionell erfolgt die Prüfung von Textilien im Herstellungsprozess auf zwei Arten. Die Maschinenbediener „halten ein Auge" aufs Produkt, während es die Fertigung durchläuft. Sie prüfen jedoch nicht kontinuierlich die gesamte Produktion. Bei Produktionsgeschwindigkeiten von manchmal mehr als 100 m/min erfassen sie in der Regel nur grobe Fehler und bisweilen nicht einmal diese.
Danach wird off-line im Detail geprüft - häufig, nachdem eine erhebliche Zeitspanne seit der Fertigung verstrichen ist; dies bedeutet, dass wiederholt auftretende, von der Fertigung verursachte Fehler erst in diesem späten Stadium entdeckt werden. Die detaillierte Prüfung erfolgt bei geringeren Bahngeschwindigkeiten, so dass mehrere Prüfer vonnöten sind, um mit der Produktionsgeschwindigkeit mitzuhalten. Dies führt zum ­Problem der Abweichungen zwischen einzelnen Prüfern, zusätzlich zu den Schwankungen der Bewertung jedes einzelnen Prüfers entsprechend seiner Tagesform.

... 100 % Qualitätskontrolle
Die Lösung des Problems ist ein System zur 100%-Kontrolle, das auch vollen Produktionsgeschwindigkeiten gewachsen ist und mit gleichbleibenden und nachvollziehbaren Qualitätsstandards direkt am Ort der Fertigung prüft. Diese Echtzeit-Qualitätsrückmeldung kann zur frühzeitigen Identifizierung von Fehlern dienen, so dass sie gar nicht erst zum Kunden gelangen, und sie liefert der Bedienmannschaft Hinweise, damit sich Fehler nicht wiederholen.
Shelton Vision Systems hat ihr beträchtliches Know-how aus den unterschiedlichen Disziplinen der industriellen Bildverarbeitung darauf verwandt, den ganz individuellen Anforderungen der Textilprüfung gerecht zu werden. Mit dem Shelton WebSpector wurde ein Produkt entwickelt, das für eine Reihe von Applikationen eingesetzt werden kann und eine kosteneffektive Lösung ist für alle Anforderungen in der Textilherstellung: vom einfachen Tuch für Bekleidung bis hin zu sicherheitsrelevanten Geweben für Fallschirme oder Airbags und funktionalen Stoffen im Automobilbereich wie beispielsweise für die Innenausstattung oder Antriebsriemen.

Klassifizierte Qualität
In den meisten Betrieben der Textilherstellung gibt es eine breite, aber häufig wechselnde, von der Mode oder von Leistungsanforderungen bestimmte Produktpalette, dabei aber kleine Losgrößen des jeweiligen Musters oder Designs.
Damit ein System Fehler genau und reproduzierbar erkennt, muss es „verstehen", wie das perfekte Produkt aussehen soll; daher ist eines der grundlegenden Merkmale des Shelton WebSpector-Systems eine Auto-Teach-Funktion, die für jedes Muster die geeigneten Prüfparameter ermittelt und dann vorhält.
Zusätzlich zur hohen Produktvielfalt unterliegen Textilien einer Vielzahl von unterschiedlichen Fehlerursachen, sei es vom Rohmaterial her, von der Herstellung oder von Zusatzstoffen. Die Schwere von Fehlern der gleichen Ursache kann durchaus schwanken; dem begegnet das System, indem es innerhalb einer Fehler-Klasse die einzelnen Fehler bewertet und eine Klassifizierung der verschiedenen Fehlertypen vornimmt. Dies muss in Echtzeit geschehen, denn schließlich muss bestimmt werden, ob ein gewisses Merkmal einen Fehler darstellt und wenn ja, welchen Typs und welcher Schwere, bevor das System eine Kennzeichnung des Fehlerorts bei voller Bahngeschwindigkeit veranlasst.
Die Wichtung des Fehlers gestattet es, unbedeutende Fehler auszufiltern, dabei aber schwererwiegende festzuhalten; die Klassifizierung liefert eine klare Unterscheidung zwischen Fehlern unterschiedlicher Ursache, die aber ein ähnliches Erscheinungsbild aufweisen. Ein Beispiel einer Klassifizierung bei laufender Produktion wäre, dass das System versteht, ob ein Fussel lose auf der Oberfläche des Gewebes aufliegt oder ob der Fussel mit der Struktur des Gewebes verwoben ist. Ersteres ist ein Fehler, letzteres jedoch ohne Bedeutung.

In-Line Prüfung oder Endkontrolle
Die Positionierung des Shelton WebSpector-Systems innerhalb des Produktionsprozesses unterliegt im Gegensatz zu einer manuellen Prüfung keiner Beschränkung. Es kann in einer für Menschen ungeeigneten Umgebung angebracht werden und arbeitet bei um ein Vielfaches höheren Geschwindigkeiten, als sie ein Mensch bewältigen könnte. Die Kosten-/Nutzen-Relation nimmt zu, je tiefer im Prozess das System positioniert ist; in manchen Fällen kann auch eine In-Line-Prüfung, kombiniert mit einer Endprüfung, von Vorteil sein.
In-Line-Prüfung bedeutet, dass wiederkehrende Fehler auf ein Minimum reduziert werden, und sich so Ausschuss, Nacharbeitskosten und entgangener Mehrwert verringert, wo hingegen eine genaue Endkontrolle Nachforderungen des Kunden (für nicht markierte Fehler, Materialknappheit, verlorene Produktionszeit) und Kosten für Nachlieferungen (oft mit zusätzlichen Kosten für Luftfracht) entgegenwirkt. Dort, wo ein offenes Lieferanten-Kunden-Verhältnis besteht, wird durch eine genaue Endkontrolle die Verdoppelung des Prüfaufwands durch Lieferant und Kunde vermieden. Tatsächlich kann dem Kunden, wenn gewünscht, auch Online-Zugang zu den Kontrollergebnissen und sogar dem eigentlichen Prüfvorgang gewährt werden.

Fehlerkartierung und Aufzeichnung
Die meisten Textilgewebe werden in Losgrößen von 50 bis Tausenden von Metern Länge hergestellt. Der WebSpector liefert nicht nur eine detaillierte elektronische Fehlerkarte der gesamten Loslänge mit Fehlertyp, Lage, Schwere und einem Thumbnail-Bild, er zeichnet auch einen kompletten Oberflächenscan auf, der mit der Systemsoftware abgespielt werden kann, so als liefe das Gewebe noch einmal durch die Maschine. Dies ermöglicht eine präzise Prüfung und Dokumentation der Leistungsmerkmale - ein Weg, auf objektive Weise Standards zu setzen, mit unklaren Fehlern fertig zu werden und sich gegen zweifelhafte Kundenforderungen zur Wehr zu setzen.
Der Nutzen einer genauen Fehlerkartierung eines kompletten Loses in elektronischer Form besteht darin, dass sie zu einem optimierten Schneideplan führt, um ein Los in kleinere Rollen für Verkaufseinheiten aufzuteilen. Regeln für die gewünschte Rollenlänge und die Toleranzen, für die noch zu tolerierenden Fehler und andere Variablen gehen in eine Softwarefunktion des Schneideplans ein, und binnen weniger Sekunden wird eine op­timale Ausbeute errechnet und der Schneideplan generiert. Dieser kann dann in einen automatischen oder Bediener-­assistierten Abroller zur Automatisierung der Aufteilung in kleine Rollen eingegeben werden. Die Schneideplan-Funktion liefert gegenüber dem manuellen Schneiden eine Ersparnis an Ausschuss von >1 %, wobei sich die Wiederaufwickel-Leistung um bis zu 500 % erhöht.

ROI nach 6 bis 18 Monaten
Auf den Shelton WebSpector kann zur Online-Fernwartung über das Internet zugegriffen werden, und er wird wahlweise zur Miete oder zum direkten Kauf angeboten. Diese Flexibilität der Beschaffung ermöglicht eine Amortisierung innerhalb 6 bis 18 Monaten und ermöglicht Textilherstellern, ihr Profil hinsichtlich Qualität und Leistungsfähigkeit in einem umkämpften Markt zu schärfen.
Dies wird anschaulich demonstriert in der Wertschöpfungskette für über den Einzelhandel vertriebene Kleidungsstücke. In diesem Szenario helfen die durch den Textilhersteller bei der Endkontrolle generierten Daten dabei, unnötige Kosten zu vermeiden, die sonst an allen Punkten der Wertschöpfungskette des Kleidungsstücks entstehen könnten, vom Gewebehersteller über die Kleiderfabrikation bis hin zum Einzelhandel. Liefert nämlich der Textilhersteller aufgrund von im Ergebnis schwankender manueller Prüfung nicht die richtige Menge an verarbeitbarem Gewebe, werden die entlang der Wertschöpfungskette auflaufenden Kosten eskalieren. Die Möglichkeit, eine Lieferung online „abzuzeichnen" noch bevor das Gewebe beim Textilhersteller in kleinere Rollen zerschnitten wird, verschafft dem das Gewebe verarbeitenden Betrieb bzw. dem Einzelhändler das Potential, erhebliche Folge- und nichtkompensierbare Kosten zu vermeiden.

Insgesamt kann gesagt werden, dass der Einsatz von industrieller Bildverarbeitung in der Qualitätssicherung in der Textilindustrie einen hohen finanziellen Nutzen stiftet und den Weg zu einem engerem Informationsaustausch zwischen Lieferant und Kunde freimacht; dies zu gegenseitigem Nutzen bei der Fertigung, beim Produkt und beim Umweltschutz.