Модернізація процесу друку на полотні з використанням інтелектуальних технологій

Abstract

У бакалаврській кваліфікаційній роботі досліджено можливості модернізації сублімаційного друку на текстильному полотні з використанням інтелектуальних технологій. Актуальність теми обумовлена потребою в персоналізованому виробництві, високій точності друку, автоматизації процесів і зниженні екологічного навантаження. Робота містить теоретичний аналіз, інженерні розрахунки, практичне впровадження механічних змін та розробку системи штучного інтелекту для оптимізації накладення зображень на лекала. Перший розділ описує переваги та недоліки традиційних методів друку (трафаретного, сублімаційного, DTG), а також потенціал застосування штучного інтелекту, комп’ютерного зору та автоматизованих систем. Проведено порівняння традиційних і інтелектуальних підходів. Другий розділ показано розроблену конструкцію кріплення для камер контролю якості та автоматичного обрізного механізму. Представлено 3D моделі деталей, принципи роботи системи, розрахунки навантажень та підбір актуаторів. Метою є зниження браку та автоматизація постдрукарських процесів. Третій розділ описано інтеграцію нейронних мереж (U-Net, ResNet, STN) для автоматизованого накладення зображень на електронні лекала. Подано послідовність роботи системи: генерація макету, адаптація під лекала, підготовка до друку, виробництво. Наведено приклади роботи моделей, проаналізовано переваги та виявлені недоліки. Четвертий розділ виконано розрахунок витрат на проєкт (зарплата, матеріали, накладні витрати, амортизація обладнання), оцінено договірну ціну та прибуток. Зроблено висновок про рентабельність впровадження інтелектуальних систем у текстильне виробництвоIn this bachelor’s qualification thesis, the possibilities of modernizing sublimation printing on textile fabric using intelligent technologies are explored. The relevance of the topic is driven by the demand for personalized production, high printing precision, process automation, and reduced environmental impact. The work includes theoretical analysis, engineering calculations, practical implementation of mechanical modifications, and the development of an artificial intelligence system for optimizing image placement on digital sewing patterns (templates). The first chapter outlines the advantages and disadvantages of traditional printing methods (screen, sublimation, DTG), as well as the potential of artificial intelligence, computer vision, and automated systems. A comparison between traditional and intelligent approaches is presented. The second chapter presents the design of a mounting structure for quality control cameras and an automatic cutting mechanism. 3D models of the parts, system operation principles, load calculations, and actuator selection are provided. The goal is to reduce defects and automate post-printing processes. The third chapter describes the integration of neural networks (U-Net, ResNet, STN) for automated image placement on digital templates. The workflow is detailed: layout generation, adaptation to templates, print preparation, and production. Examples of model performance are provided, along with an analysis of advantages and identified shortcomings. The fourth chapter contains a cost analysis of the project (wages, materials, overhead, equipment depreciation), as well as a calculation of the contract price and expected profit. A conclusion is drawn regarding the profitability of implementing intelligent systems in textile manufacturing.