香港理工大學(xué)（理大）最近開發(fā)了一種名為“WiseEye”的智能織物缺陷檢測系統(tǒng)，該系統(tǒng)在紡織工業(yè)的質(zhì)量控制（QC）過程中利用人工智能（AI）和深度學(xué)習(xí)等先進技術(shù)。該系統(tǒng)有效地將生產(chǎn)不合格織物的機會降低了90％，從而大大減少了生產(chǎn)中的損失和浪費。它有助于節(jié)省人力并加強紡織品制造業(yè)的自動化檢測管理。

在基于AI的機器視覺技術(shù)的支持下，新型“WiseEye”可以安裝在織機上，幫助織物制造商在生產(chǎn)過程中即時自動檢測缺陷。通過自動檢測設(shè)備系統(tǒng)，生產(chǎn)線經(jīng)理可以輕松檢測出缺陷，從而幫助他們找出問題的原因并立即修復(fù)。

“WiseEye”由紡織服裝人工智能（TAAI）研究團隊開發(fā)，該研究團隊由香港理工大學(xué)紡織服裝學(xué)院時裝學(xué)教授Calvin Wong教授帶頭。

紡織品制造商目前依靠人類的努力用肉眼隨機檢查織物。由于疏忽或身體疲勞等人為因素，人工缺陷檢測通常不一致且不可靠。紡織品制造商也嘗試使用其他一些織物檢測系統(tǒng)，但這些系統(tǒng)無法滿足行業(yè)需求。確保面料生產(chǎn)的質(zhì)量成為行業(yè)的巨大挑戰(zhàn)。

Calvin Wong教授說：“'Wise Eye'是一種獨特的基于AI的檢測系統(tǒng)，可滿足紡織品制造商的要求。它是一個集成系統(tǒng)，具有許多在檢測過程中執(zhí)行不同功能的組件。系統(tǒng)嵌入式高功率LED燈條和高分辨率電荷耦合器件相機，由電子電機驅(qū)動，安裝在軌道上，在編織過程中捕捉整個織物寬度的圖像。 - 處理并輸入基于AI的機器視覺算法以檢測織物缺陷。在整個檢測過程中收集的實時信息將被發(fā)送到計算機系統(tǒng)，并且可以在需要時生成和顯示分析統(tǒng)計和警報。

研究團隊在“WiseEye”中應(yīng)用了大數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)。通過將數(shù)千碼織物的數(shù)據(jù)輸入系統(tǒng)，該團隊已經(jīng)培訓(xùn)了“WiseEye”，以檢測大約40種常見的織物缺陷，具有高達0.1 mm /像素的極高精度分辨率

“鑒于織物結(jié)構(gòu)眾多，織物質(zhì)地和缺陷類型差異很大，自動織物缺陷檢測在過去二十年中一直是一項具有挑戰(zhàn)性且未完成的任務(wù)。我們將人工智能，大數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)創(chuàng)新引入' WiseEye不僅是一項滿足行業(yè)需求的技術(shù)突破，也標(biāo)志著傳統(tǒng)紡織行業(yè)質(zhì)量控制自動化設(shè)備的重要里程碑，“黃教授補充說。

“WiseEye”已在現(xiàn)實生產(chǎn)環(huán)境中進行了六個多月的試用。結(jié)果表明，與傳統(tǒng)的人工CCD視覺檢測自動化設(shè)備相比，該系統(tǒng)能夠減少織物制造過程中90％的損失和浪費。這意味著該系統(tǒng)有助于降低生產(chǎn)成本，同時提高生產(chǎn)效率。

目前，“WiseEye”可應(yīng)用于具有不同編織結(jié)構(gòu)和純色的大多數(shù)類型的織物。研究團隊計劃進一步培訓(xùn)和擴展該系統(tǒng)，以檢測具有更具挑戰(zhàn)性的圖案的織物缺陷，例如復(fù)雜的條帶和檢查圖案。最終目標(biāo)是在五年內(nèi)涵蓋所有常見類型的面料。

自2012年以來，黃教授和TAAI研究團隊一直在進行人工智能，計算機視覺和機器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)和應(yīng)用研究，特別是時裝和紡織行業(yè)。該團隊早些時候推出了首個“FashionAI數(shù)據(jù)集”它集成了時尚和機器學(xué)習(xí)，通過使用AI對時尚圖像進行系統(tǒng)分析。數(shù)據(jù)集有助于推動時尚產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，并開發(fā)時尚零售的新模式。