智能制造 | 机器视觉系统，直击纺织行业人工质检痛点难点，提升缺陷检出精准度至99.9%
梭子来回穿过其间，双脚规律轻踩踏板，机杼声悠悠然传过耳边，这似乎是大多数人对于《木兰辞》中“唧唧复唧唧”的概念。古时候，纺织是重要的农业活动，现如今，纺织服装面料产品的质量也和人们的生活息息相关。
传统行业主动拥抱新技术
就纺织行业而言，我国作为纺织大国，纺织面料产能高达400亿米。然而，工厂里大多数的布匹质量的缺陷检测仍以人工目测发现布面疵点为主，但传统的人工视觉检验检出率低、速度慢，且人力招工难、人工成本高，这也成为了行业的一大痛点。
据相关信息显示，平均一个验布工在一小时内最多发现200个疵点，疵点检出率约为70%。且经过长时间的验布，验布工还会容易疲劳，集中力最多维持20-30分钟，验布速度一般被限制在20-30cm/s。
面对如此困境，人工智能、机器视觉等先进技术成为纺织行业新一轮革命的突破口。在这一趋势下，众多纺织制造商开始应用机器视觉技术与管理系统，将智能化改造与转型升级贯穿纺织质检全过程。
目前，机器视觉技术在纺织行业已经支持对不同颜色和厚度的布料进行缺陷检测，可以自由添加检测类型和检测识别精度，还可以根据现场环境对光源强度进行自适。此外，机器视觉技术可以对布料进行24小时不间断的自动检测，平均验布速度达1m/s，是人工的3-5倍，且其工作周期更是高达十年。
那什么是机器视觉呢？简单的来说就是用机器代替人眼来做测量和判断，通过拍照将摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统进行各种运算处理，并对产品信息进行理解，最终用于实际识别、检测、测量和控制。机器视觉是实现工业自动化和智能化的必要手段。
紧抓构建新发展战略机遇
从整体性来看，到二〇三五年，我国发展的目标是做到经济实力、科技实力、综合国力的大幅跃升，让人均国内生产总值迈上一个新的台阶，总体达到中等发达国家水平。报告还指出，我们需要实现高水平科技的自立自强，进入创新型国家行列。想要进入创新型国家前列，智能制造必不可丢下。
“要坚定推进产业转型升级，加强自主创新，发展高端制造、智能制造，把我国制造业和实体经济搞上去，推动我国经济由量大转向质强”。
在智能制造的浪潮中，机器视觉靠着过硬的硬件设备和持续升级的软件技术，逐渐成为生产制造各个阶段的必要部分，为每个行业领域带来新的发展潜力与机会。机器视觉作为智能制造的关键元素，将衍生更多的场景化应用。
深眸科技赋能智能制造，助力企业升级
在国家政策、产业需求和技术体系趋于完备的推动下，众多企业纷纷入局机器视觉赛道，在产品精度、标准化等方面持续攻关，开启差异化发展模式，深眸科技作为国内领先的一站式AI视觉解决方案提供商，凭借着“深度学习+机器视觉”的差异化战略，在复杂多变且激烈的市场竞争中博得一席之地。
深眸科技，自成立之初便深耕于机器视觉技术研发，致力于前沿技术的开发和突破。基于机器视觉技术的研发，公司将AI算法和深度学习应用于机器视觉领域，重点解决传统工业视觉的相关难题，实现了对核心技术的自主可控。2021年，深眸科技获批成为了国家高新技术企业之一。
目前，深眸科技拥有集成上千个图像处理算法模型的轻辙视觉引擎，以及支持多种标注工具且具有强大算力的工业视觉平台。其中，轻辙视觉引擎，可实现分布式部署和集成监控，支持视觉应用流程化的开发以及开放式客户的双向订阅，大大助力其他行业发展，其应用领域覆盖家电、3C、物流、木材、纺织、新能源等众多行业。
深眸科技还支持在不同制造业的不同细分场景下的落地。比如，在纺织行业中，通过搭建业务流程、用多相机串联接入以及对产品的大量学习，攻克了线圈颜色不同、线圈数量不同和无法达到的较优光源环境等诸多难题，加上AI算法和深度学习对线圈复杂结构和微弱特征缺陷进行的全覆盖检测，完成对纺织品的断线检测，更是达到了99.9%的高检出率，大大提高了机器视觉在纺织行业的检测效率。
·深眸科技梳毛机断线检测运行效果图
未来，深眸科技会将视野放在整合产业链上下游上，持续优化产品在更多场景落地，聚焦科技创新，坚持创新驱动发展，提升产品竞争力，以科技之能，积厚成器。
虽然国内企业进入机器视觉行业时间比较晚，但相对国外企业来说，国内企业更具有市场优势。目前我国智能制造发展程度还不高，工业数字自动化普及的程度也不高。科技创新路阻且长，我们还需要付出巨大的努力。相信未来随着我国工业制造领域的自动化和智能化的不断加深，机器视觉将会得到更加广阔的发展空间。
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