传统的服装制造业受到挑战

与大多数行业一样，服装制造业生产正在接受自动化和智能化创新的驱动。传统的服装检测主要依托人力完成，已经无法满足业务生产需求，高效，精细的生产诉求愈加明显。由于人成本提升与就业人员数量减少，导致检测成本高，速度慢；人工检测的水平参差不齐，检测标准无法统一；高峰期的生产节拍无法满足；人工检测结果难以追溯与分析。

服装视觉检测平台诞生

善诚科技从省人化，防错防呆，智能化三方面着手，利用成熟的光学方案，基于AI的视觉检测，系统整体集成等三大优势，集人工智能、图像识别、精准定位等多种技术为一体，打造了这套检测平台，用于代替人工测量尺寸以及缺陷检测。其中包括测量服装袖长，肩宽，腰围，纽扣，口袋，实现自动化和智能化的尺寸检测，相比市面其他检测方案拥有更高的识别准确性和检测效率。

另外，它不但可以快速获得尺寸参数，还可以根据测量结果及时给出反馈信息，修正加工参数，避免产生更多的不良品，减少企业的损失。比如，衣物的肩宽腰围等尺寸参数，以确保其符合规定的标准和要求。

在流水线作业中，平台还可以对接工厂生产制造管理系统，及时获取生产数据，实现工厂数字化建设。

服装视觉检测平台的特点

此平台融合了机器检测技术和深度学习人工智能模型。在操作方面，基于机器视觉的尺寸测量方法，开发成本低，识别精度高，读取数据快，导入简单，并兼具高效性、灵活性和精确性等特点，可以有效地解决传统检测方法存在的问题，精益检测流程。

此外，该平台拥有完善检测架构，检测PC利用相机获取服装样本图像，将图像发送至图像处理服务器进行关键点识别，并将识别结果进行显示。总控服务器对版本软件和新版本模型进行推送。数据库保存所有检测数据。

检测结果反馈页面

安全性方面，基于访问授权机制，通过登录用户权限管理，防止敏感数据泄露。数字化方面，提供了各种生产数据统计功能，在线显示所有生产数据，使用标准PC软件处理，制作各种报表，供数据分析。

平台应用前景

现有市面上拥有领先优势的为服装业提供视觉检测系统及解决方案的企业，并拥有大量实际应用落地案例；采用机器视觉技术的项目落地，可真正意义上实现大数据的生成、检测及管理；基于前端智能化相机可实时获取数据结果，符合现有智能化改造行情向前端发展的趋势。在制造业面临用人成本提升与就业人员数量减少的问题下使用机器视觉系统可极大地提高检测物品的效率与降低企业成本，持续提升的劳动力成本将提升机器视觉渗透率。

该平台目前可以检测常见的八大类服装。未来伴随着素材的逐渐累积，模型将会越来越精准。期待它助力更多的服装制造业实现高效精准的生产。

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