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　　中國(guó)紡織工業(yè)聯(lián)合會(huì)近日在浙江省杭州市組織召開了由復(fù)旦大學(xué)、上海布眼人工智能科技有限公司、榮旗工業(yè)科技(蘇州)股份有限公司、騰訊科技(上海)有限公司等單位共同完成的“紡織品印花瑕疵在線AI檢測(cè)關(guān)鍵技術(shù)及產(chǎn)業(yè)化”項(xiàng)目科技成果鑒定會(huì)，鑒定委員會(huì)認(rèn)為項(xiàng)目成果達(dá)到國(guó)際先進(jìn)水平。

　　智能檢測(cè)技術(shù)的核心技術(shù)涉及高速高清成像、高質(zhì)量數(shù)據(jù)標(biāo)記、模型高效訓(xùn)練優(yōu)化等?；趧傂詸z測(cè)物如玻璃、鋼材等的智能檢測(cè)設(shè)備已開始在工業(yè)上廣泛應(yīng)用，但對(duì)于柔性材料特別是紡織品的智能檢測(cè)則研究較少，尤其是最為復(fù)雜的紡織面料印花行業(yè)尚無(wú)有效解決方案。項(xiàng)目針對(duì)紡織品AI質(zhì)檢中高速成像難、圖像清晰度不足、標(biāo)記數(shù)據(jù)缺乏，復(fù)雜場(chǎng)景下不規(guī)則和極小瑕疵難以檢測(cè)等實(shí)際問(wèn)題，分別研究開發(fā)對(duì)應(yīng)解決方案，設(shè)計(jì)帶有多端協(xié)同交互終端的一體化紡織智能檢測(cè)設(shè)備。

　　項(xiàng)目針對(duì)高速印花中圖案花型色彩多、印花速度快成像難以及織物紋理干擾等問(wèn)題，研發(fā)了高速真彩、多光度明暗場(chǎng)和高亮度多焦點(diǎn)成像技術(shù)，提高了成像的清晰度、消除了摩爾紋，有效解決了柔性材料表面圖像細(xì)節(jié)難以捕獲問(wèn)題，大幅度提高了快速移動(dòng)圖像采集的準(zhǔn)確性；針對(duì)檢測(cè)圖像中的不規(guī)則和極小疵點(diǎn)，提出基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的紋理特征表示模型，捕獲圖像中的異常紋理變化，利用差分特征并聚合局部特征的上下文語(yǔ)義，在特征空間里解決了待檢測(cè)圖和模板圖空間位置不匹配問(wèn)題；針對(duì)新的圖案、花型瑕疵未知問(wèn)題，提出基于多模態(tài)大模型的數(shù)據(jù)自動(dòng)標(biāo)注方法，優(yōu)化更新AI質(zhì)檢模型，實(shí)現(xiàn)自學(xué)習(xí)功能，提高系統(tǒng)的通用性。

　　項(xiàng)目研究成果中的印花瑕疵實(shí)時(shí)檢測(cè)預(yù)警系統(tǒng)在浙江、江蘇、廣東、河南等國(guó)內(nèi)多地的近30條高速印花生產(chǎn)線上已成功應(yīng)用。研究成果中的印花瑕疵實(shí)時(shí)檢測(cè)預(yù)警系統(tǒng)替代了傳統(tǒng)人工肉眼檢測(cè)。該系統(tǒng)的使用可有效減少人工需求，大大降低了對(duì)操作工人熟練和專業(yè)程度的要求。