英特尔机器视觉：打造智慧纺织服装工厂，助力工厂数字化改造

时间：2019-11-15 13:07:45 来源：作者：网络

原标题：英特尔机器视觉：打造智慧纺织服装工厂，助力工厂数字化改造

本文转载自英特尔物联网

在数字化技术创新大潮中，纺织服装行业迎来了产业升级的新一轮契机。基于英特尔®视觉产品与技术，英特尔推出了纺织服装行业整体解决方案，充分发挥英特尔硬件平台的性能，加速面向纺织服装行业具体应用场景的算法开发，提升纺织服装行业的工作效率。

生产流程自动化：从批量生产到个性化定制

双十一电商狂欢在即，纺织服装行业进入旺季，各大电商门店纷纷上新预售，低价促销、平台优惠持续吸引消费者买单。在这个“血拼”盛宴中，巨大的客流量与服装订单量给纺织服装行业带来收入机会的同时，也考验着其生产效率、供应速度、订单管理与资源配置等能力。

随着消费者偏好的快速变迁以及电子商务的爆发式成长，批量生产、千篇一律的传统服装生产方式已逐渐落后于市场变化，消费者越来越倾向通过个性化的服装来展现自己的审美与生活态度，小批量、多品种、短交期成了新特点。

市场流行元素更迭迅速，消费者口味也相应变化，加上大规模的电商活动带来的巨大服装订单量，势必要求纺织服装行业在服装的设计、生产流程必须做到扁、平、快，才能迎合消费者的需求。然而，传统服装生产人力成本高、生产效率低、服装质量不稳定，难以实现产品生产流程的自动化、精细化运转：

人力成本高：作为典型的劳动密集型产业，人力成本在纺织服装产业中占据极大的比重，传统的纺织服装工厂的各个生产环节岗位都处于“超负荷”运转，人力缩减空间很小；

生产效率低：在传统服装工厂中，生产及订单流程的流转皆由人工发起与处理，从服装的生产制作，到订单管理，都会耗费大量的时间，因此常常会因为处理不及时而导致服装生产延后，难以充分应对快节奏的市场竞争；

质量不稳定：由于人的自然属性，工人难以避免地会受到倦怠、情绪波动、疏忽、注意力不集中等因素的影响，导致服装生产质量不稳定、不统一。同时，质检人员受自身技能与巡查时间的影响，不能及时、准确地发现服装缺陷，也会对服装的质量检测造成影响。

要实现纺织服装行业的生产流程自动化，减低人力成本投入并提高生产质量，机器视觉无疑是一个非常重要的方向。

英特尔纺织服装行业整体解决方案：满足多种应用场景需求

伴随着人工智能算法与工业机器视觉技术的不断进步，传统的服装纺织行业迎来产业升级的新一轮的革命。英特尔聚焦纺织服装行业需求，联合生态合作伙伴，打造了适用不同应用场景的纺织服装行业整体解决方案。

该方案基于英特尔®视觉产品与技术，融合了英特尔®至强®和英特尔®酷睿™等处理器的硬件产品、EIS边缘端视觉智能软件平台、以及适用于不同场景的AI参考算法和OpenVINO™智能神经网络优化推理工具套件，充分发挥英特尔硬件平台的性能，加速面向纺织服装行业的具体应用场景开发，满足上游的纺织、中游的印染、下游的服装等行业对产品智能视觉识别、数据分析、自动化流程结转等需求。

纺织行业：减少物料浪费，提升生产效率

在纺织厂，传统的人工质检存在着人力成本高、检测时间长、物料浪费多等问题。绍兴山海纺织有限公司（以下简称：山海纺织）依托硬件供应商智微智能基于英特尔芯片打造了边缘计算节点，系统集成商应维创新与工厂紧密合作，开展系统集成、方案部署、调试和维护工作，并在织布流程中采用了基于英特尔®EIS平台的表面缺陷检测算法。

该算法在英特尔X86架构的处理器的基础上使用OpenVINO™进行定制开发，具体的检测方案为：

1 先将产品的缺陷通过图像抓取出来；

2 将标注好的图像数据录入系统；

3 通过边采集数据边更新模型的方式，检测平台利用数据训练算法模型；

4 待模型达到一定的准确精度后，再安装到产线上部分取代人工质检的工作。