随着年底电商促销狂欢节日接踵而来,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,也考验着工厂的生产效率、质量把控、成本控制等能力。

 

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验布还在靠人工?难怪瑕疵多!

随着消费者偏好的快速变迁以及电子商务的爆发式成长,纺织行业正在酝酿着影响深远的革命。一方面,消费者对于织物的质量提出了愈发严格的要求;另一方面,纺织行业的竞争日趋激烈,人力资源等成本给工厂运营带来了巨大的压力。

 

作为纺织工艺的重要质检环节,传统的面料质量检验采用人工验布方式,存在诸多缺陷:

 

人力成本高:

该方式对验布工的数量和专业技能有一定的要求,企业需要耗费大量的时间和成本来招聘并培训合格的验布工;

 

质量难以保证:

容易受人员懈怠、疲倦、疏忽等因素的影响,导致漏检与误检。

 

传统人工验布场景

 

为了降低验布的人力资源成本,提升验布的效率与准确率,越来越多的纺织工厂希望引入自动验布机,通过相机高频采集织物图像、使用工业控制计算机中的软件进行分析处理来判断织物上是否存在缺陷,并进行位置标记与人工检修。但是,自动缺陷检测也存在很多挑战。传统的织物缺陷检测依赖于透光率等单一方式,只能识别特定的缺陷。而在实际的生产流程中,由于织物的纹理、形态结构、缺陷的丰富性、复杂性,缺陷检测难度加大,且复杂的缺陷识别算法带来更高的数据处理量,也会影响检测速度,导致系统成本上升。

 

英特尔®架构,让纺织“天衣无缝”

在此背景下,执信智控技术有限公司(以下简称:执信)与英特尔合作推出了云端与边缘端协同的纺织工厂解决方案。该解决方案使用计算机视觉与深度学习技术,通过分析织物中的纹理与形态结构差异来检测织物中的缺陷,帮助纺织工厂降低对验布工的需求,提升缺陷识别的效率。

 

在该方案中,英特尔卓越的软硬件产品与强大的 AI 算力支持,满足了缺陷检测等应用在算力、敏捷性和总体拥有成本等方面的需求:

 

硬件方面:

该方案采用基于英特尔®酷睿™处理器的工业服务器,不仅拥有强大的计算能力、还具有低功耗、性价比高、安全可靠等特点,满足缺陷检测应用中相关数据的计算、存储与转发需求。

 

软件方面:

该方案采用英特尔®EII 平台(Intel® Edge Insights for Industrial),在充分发挥英特尔硬件的性能,提高数据采集的效率的同时,打通数据收集、存储、分析和可视化的链路,支持开发者直接使用平台基础模块或进行二次开发,并支持不同场景的重复利用,节省了企业的开发成本与时间。此外,EII 还融合 OpenVINO™工具套件,可以对深度学习算法进行性能优化,加速算法运行。

 

算力方面:

执信采用基于英特尔®至强®可扩展处理器来构建训练服务器,“至强+OpenVINO™”的组合能够充分发挥英特尔®至强®可扩展处理器在基础性能与 AI 算力方面的优势以及 OpenVINO™工具套件在算法优化方面的卓越能力,有效提升算法运行效率,降低基础设施投入成本。

 

基于英特尔®架构的执信纺织工厂缺陷检测解决方案

 

执信还与电商运营商合作,推出云边融合的执信智慧工厂解决方案。利用 5G 网络连接实现云端与边缘端的协同,充分发挥边缘计算的优势,该方案可以集成所有生产环节信息、构建工业大数据集成管理平台,将纵向、横向的全部智能应用进行集成、互联、组合与管理,构建集全面感知、互联互通、协同优化、预测预警、精准执行于一体的一站式智能工厂整体解决方案。

 

执信云边协同智慧工厂解决方案

 

相对于传统的解决方案,云边融合的执信智慧工厂解决方案可以覆盖经编、染整等行业全供应链,满足行业节省人力、提升质量、精益管理等迫切需求,并致力于达成驱动上下游信息流整合、重塑供应链组织模式的长远目标。

 

智慧赋能,编织美好未来

英特尔的软硬件产品与技术为执信智慧工厂奠定了坚实的基础。其不仅提供了高性能、高扩展性、高敏捷性的算力基础设施,而且还可通过边缘洞见平台等软件工具来优化效率,降低解决方案的部署门槛,并加速解决方案在具体场景的落地。

 

以纺织缺陷检测为例,基于英特尔®架构的执信纺织缺陷检测解决方案实现了如下效果:

 

1

自动化缺陷检测降低对于验布工的需求;

2

降低解决方案的总体成本并加快上线;

3

提供从云端到边缘端的数据洞察。

 

基于英特尔®架构的执信纺织缺陷检测解决方案

 

随着 AI、物联网、计算机视觉、5G 等数字化创新技术加速在制造业落地,纺织工厂正在向智慧化转型,不仅加速生产自动化、智能化,同时打破数据壁垒,实现数据互联互通,从而实现生产过程的最优管理、生产数据可视化、数据洞察智慧化、决策前瞻化。目前,英特尔正在与执信等企业深入合作,加速验证数字化技术在行业内更多生产场景的落地,借助方案强大的洞察能力、持续的运行能力与可靠性,赋能产品质量检测、实时监控等应用,推动智慧工厂的实现。