我国是纺织大国，也是全球最大的纺织服装生产加工基地。作为人力聚集性的主要传统行业之一，随着人工成本增长，智能化升级至关重要；同时纺织产品的质量也和人们的生活息息相关，影响产业发展。国内纺织服装类生产企业，生产线自动化程度已是全球先进水平，但原材料和产品的品控环节，却仍主要依靠抽检形式的肉眼观察和记录，并伴随着诸多痛点。
小i机器人基于深度学习、机器视觉技术和综合项目设计实施能力，为一家汽车内饰面料的生产厂商开发了一套智能验布系统，已试运行两周，运行成果显著，获得了企业的高度认可。
项目背景
该工厂需对某知名汽车品牌的内饰材料进行严格的质量检查，现有10台验布机，每日每台至少需要有4位员工进行布料瑕疵检验。
项目痛点
01
效率低：平均一个验布工在1小时内最多发现200个疵点。但人员每次集中注意力最多维持2030分钟，持续几个小时后，注意力耗尽，验布质量很难再有保障，而且验布速度一般限制在20-30cm/s，若超过这个时间和速度，验布工会产生疲劳；
02
质量不稳定：验布工瑕疵检出率约为70%，检出率不高，存在漏检现象，导致成品质量不稳定，对企业发展有影响；
03
人力成本高：人工检布需要一直在强光下集中注意力观察，对眼睛伤害较大，招人难且流失率高，人力成本居高不下。
项目方案
小i机器人智能验布系统：最佳技术方案、多场景应用，整体系统方案
更优检测模型：小i机器人综合先进的深度学习技术并融入多项创新成果自建了布料瑕疵检测模型，相比于VGG16、AlexNet等开源框架，在采集的多种测试数据上进行实验对比，准确性更高，健壮性更好。
扩大场景应用：经过实地考察及对生产环节的分析，该套布料瑕疵检验功能被扩大应用于多个工序，织布、验布、裁布等，根据各工序不同进行技术调整，多环节层层把关。
整体系统方案：小i机器人拥有多行业丰富项目经验的专业项目设计与实施团队，通过实地驻场考察，结合多次试验数据，使得全套系统集合于工厂的自动化流水线，提升自动化水平。
项目成果
检验速度可达50米/分钟，达人工速度的3倍
不漏检、过检率低于5%
根据该产品品控要求，可检查出20多种瑕疵
支持24小时不间断工作，实现降本增效
作为世界第一的制造大国，我国提出的《中国制造2025》战略中，“智能制造”被定位成中国制造业转型的主攻方向，也是实现《中国制造2025》国家战略的重要抓手。小i机器人将致力于以先进的人工智能技术赋能更多传统行业，融合更多新型技术，创新更多AI应用场景，以AI让生活更美好。
本文部分行业数据摘取36Kr相关行业报道
