我國是紡織大國，也是全球最大的紡織服裝生產加工基地。作為人力聚集性的主要傳統(tǒng)行業(yè)之一，隨著人工成本增長，智能化升級至關重要；同時紡織產品的質量也和人們的生活息息相關，影響產業(yè)發(fā)展。國內紡織服裝類生產企業(yè)，生產線自動化程度已是全球先進水平，但原材料和產品的品控環(huán)節(jié)，卻仍主要依靠抽檢形式的肉眼觀察和記錄，并伴隨著諸多痛點。
小i機器人基于深度學習、機器視覺技術和綜合項目設計實施能力，為一家汽車內飾面料的生產廠商開發(fā)了一套智能驗布系統(tǒng)，已試運行兩周，運行成果顯著，獲得了企業(yè)的高度認可。
項目背景
該工廠需對某知名汽車品牌的內飾材料進行嚴格的質量檢查，現(xiàn)有10臺驗布機，每日每臺至少需要有4位員工進行布料瑕疵檢驗。
項目痛點
01
效率低：平均一個驗布工在1小時內最多發(fā)現(xiàn)200個疵點。但人員每次集中注意力最多維持20—30分鐘，持續(xù)幾個小時后，注意力耗盡，驗布質量很難再有保障，而且驗布速度一般限制在20-30cm/s，若超過這個時間和速度，驗布工會產生疲勞；
02
質量不穩(wěn)定：驗布工瑕疵檢出率約為70%，檢出率不高，存在漏檢現(xiàn)象，導致成品質量不穩(wěn)定，對企業(yè)發(fā)展有影響；
03
人力成本高：人工檢布需要一直在強光下集中注意力觀察，對眼睛傷害較大，招人難且流失率高，人力成本居高不下。
項目方案
小i機器人智能驗布系統(tǒng)：最佳技術方案、多場景應用，整體系統(tǒng)方案
更優(yōu)檢測模型：小i機器人綜合先進的深度學習技術并融入多項創(chuàng)新成果自建了布料瑕疵檢測模型，相比于VGG16、AlexNet等開源框架，在采集的多種測試數據上進行實驗對比，準確性更高，健壯性更好。
擴大場景應用：經過實地考察及對生產環(huán)節(jié)的分析，該套布料瑕疵檢驗功能被擴大應用于多個工序，織布、驗布、裁布等，根據各工序不同進行技術調整，多環(huán)節(jié)層層把關。
整體系統(tǒng)方案：小i機器人擁有多行業(yè)豐富項目經驗的專業(yè)項目設計與實施團隊，通過實地駐場考察，結合多次試驗數據，使得全套系統(tǒng)集合于工廠的自動化流水線，提升自動化水平。
項目成果
檢驗速度可達50米/分鐘，達人工速度的3倍
不漏檢、過檢率低于5%
根據該產品品控要求，可檢查出20多種瑕疵
支持24小時不間斷工作，實現(xiàn)降本增效
作為世界第一的制造大國，我國提出的《中國制造2025》戰(zhàn)略中，“智能制造”被定位成中國制造業(yè)轉型的主攻方向，也是實現(xiàn)《中國制造2025》國家戰(zhàn)略的重要抓手。小i機器人將致力于以先進的人工智能技術賦能更多傳統(tǒng)行業(yè)，融合更多新型技術，創(chuàng)新更多AI應用場景，以AI讓生活更美好。
