AI驱动自动检测系统

香港理工大学(PolyU)纺织服装人工智能(TAAI)研究团队开发出一种名为“WiseEye”的智能织物疵点检测系统。该系统在纺织工业的质量控制(QC)过程中，采用了包括人工智能(AI)和深度学习等先进技术。

图1 香港理工大学纺织服装人工智能(TAAI)研究团队负责人Calvin Wong教授

WiseEye智能织物疵点检测系统可有效将生产不合格织物的几率降低90%，从而大大减少了生产过程中的损失和浪费，有助于节省人力并加强纺织品制造业的自动化管理。

在基于AI的机器视觉技术支持下，WiseEye系统可安装在织机上。通过自动检测系统，机器可以很容易地检测到疵点，从而有助于找出问题的原因并立即修复。

WiseEye系统是一个集成系统，包含许多在检测过程中执行不同功能的组件。该系统嵌入了一个高功率LED灯条和一个高分辨率相机。相机由电子电机驱动并安装在轨道上，便于织造过程中捕获织物整个宽度的图像。整个检测过程中收集的实时信息将被发送至计算机系统，并根据需要生成和显示分析统计资料与报警信息。

WiseEye系统可检测到约40种常见的织物疵点，其精度分辨率高达0.1 mm/pixel。它可用于检测大多数具有不同织物组织结构的纯色织物。

该系统已在实际生产环境中试用了超6个月时间。结果表明，与传统的人工视觉检测相比，该系统可减少织物生产过程中90%的损失和浪费。