在纺织品生产过程中，产品质量控制和检测至关重要，缺陷检测是其中重要的一个环节。传统的织物缺陷检测由人工来完成，存在检测速度慢、主观影响大、误差率高、漏检率高等缺点。如果没有及时检测出织物缺陷，还会严重阻碍整个生产过程，影响企业生产效率。

随着工业机器视觉技术的发展，利用深度学习技术来检测纺织品缺陷成为越来越多纺织企业的选择。为解决传统纺织厂缺陷检测人工效率低、企业利润低、废品损耗率高的问题，中科行智利用深度学习算法，推出了纺织品AI缺陷检测系统方案。

中科行智纺织品AI缺陷检测解决方案示意图

案例：纺织品AI缺陷检测解决方案

实现功能：该方案可以检测纺织品表面紧档、纬缩、双纬、筘路、断经等数十种类型缺陷，支持多台织布机同时在线实时缺陷高精度检测，精度可根据客户具体需求调整。此外还支持数据上传云端，及时报警精准定位缺陷位置，让生产管理者准确快速地掌握缺陷类别和频次，为快速改善生产效率和纺织品质量提供了有力支持，已经在实践中得到了肯定。

解决方案：通过中科行智深度学习视觉分析平台“天断”，搭载中科行智自主研发的工业视觉检测通用软件平台GIVS，可快速准确的实现纺织品全自动实时在线AI缺陷检测。

应用过程：

Step 1：系统采集图像

Step 2：深度学习视觉分析平台“天断”训练神经网络模型

Step 3：工业视觉检测通用平台GIVS实时获取图像，调用训练神经网络模型并实时处理，发送检测结果指令

Step 4：GIVS将检测数据实时传送至云端服务器，以进行后续大数据分析处理

深度学习视觉分析平台“天断”

中科行智天断深度学习视觉分析平台包含图像标注、训练与推断三大主体模块，能够对图像进行分类、对目标进行分割与定位等，输入图像兼容2D黑白与彩色数字图像，适用多种格式图像，适用于工业缺陷检测、定位识别与物体分类识别等场景。

纺织物缺陷检测示例▼

纺织筒纱缺陷检测过程，5步实现深度学习网络模型创建，智能识别筒纱脏污、跳线等缺陷，最后可实现批量导出▼

创建项目

标注缺陷

扩增图像

训练模型

推断验证

工业视觉检测通用软件平台GIVS