阿里AI上崗雙11服裝車間，能識別頭髮絲直徑十分之一的瑕疵

中國是全球最大的紡織服裝生產加工地，然而目前幾乎所有工廠的質檢工作都由純人工完成，這是造成生產效率低下的原因之一。資料顯示，平均一個驗布工瑕疵檢出率僅為70%，並且容易因疲勞而導致更大範圍的漏檢，最終影響服裝的整體質量。

純靠人工肉眼檢測效率較低

現在，阿里率先將AI演算法應用到了這一環節。據介紹，市面上常見的布料種類有數十種，這其中的布料瑕疵多達近百種，且很多瑕疵形態極其相似，傳統機器視覺技術很難實現自動化檢測。為了讓機器精準識別這背後的細微差異，阿里達摩院建立了業界首個布料訓練集，讓AI充分學習不同種類布料的紋理特徵，可正常識別頭髮絲直徑十分之一的瑕疵，識別準確率達到90%以上，遠高於人類水平的70%，檢測效率大幅提升5倍。

阿里AI自動檢測布料瑕疵，準確率超90%

目前，阿里AI能完成化纖、棉、牛仔、皮革等主流面料的質檢工作，並對瑕疵精準分類，如褶皺、光斑、汙漬、汙點等，從坯布到成品面料環節，都可輔助質檢人員作出質量管控決策。

AI精準識別布料細微瑕疵

達摩院演算法專家楚之表示，“AI已經成為傳統行業降本增效的重要方法，過去幾年，阿里針對不同場景研發了適用於各行各業的AI演算法，目前已經廣泛應用工業、交通、醫療、教育等領域。”

早在2017年，阿里雲就研發了業界首個工業視覺AI方案，並逐步應用於鋼鐵、化纖、汽車等領域，例如，正泰新能源上線了全國光伏行業首個AI質檢，實現單、多晶電池片及元件缺陷的毫秒級自動判定。

本文轉載自阿里雲開發者社群，原文連結： https://developer.aliyun.com/article/776736  

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