紡織品製造商以往均依賴工人用目測方式,檢查紡織品的品質,但人手檢測結果或會出現參差。理大最近研發一套名為「聰明眼」的智能紡織品瑕疵檢測系統,成功將人工智能(AI)的深度學習技術引入紡織工業的質量控制過程,能減少生產紡織品次貨量達9成,從而減低生產過程中造成的浪費。
該套「聰明眼」系統由理大紡織及服裝人工智能研究團隊研發,團隊表示,「聰明眼」是一個融合了人工智能和機器視覺技術的創新系統,該系統嵌入了高功率LED燈條和高解像度的CCD(charge-coupled device)相機,再安裝於織布機上,在紡織過程中拍攝整幅紡織品的圖像,所得圖像會經過採用人工智能的機器視覺算法處理,以檢測紡織品是否有瑕疵,讓生產綫負責人能盡快找出問題並即時糾正。
研究團隊指出,「聰明眼」能檢測約40種常見的紡織品瑕疵,精確度達0.1毫米/像素,該系統在真實的工廠環境中已試行逾半年;結果顯示,「聰明眼」相比傳統肉眼目測方式,能減低紡織品製造過程中產生的9成損耗和浪費,能同時提升生產效率及降低生產成本,並有助節省人力,提高紡織製造業的自動化管理。
助節省人力 省生產成本
理大紡織及服裝學系鄭翼雄時裝教授黃偉強稱,由於紡織品的結構繁多,紋理和瑕疵類型亦有很大差異,故要設計一款切合不同紡織品的自動化瑕疵檢測系統,難度相當高。他續指,過去20年尚未有人成功研發出滿足業界需求的自動化檢測系統,目前「聰明眼」的系統,可應用於大部分不同紋理的單色紡織品上。
編輯︰黎家榮
美術︰顏玉玲
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理大研「聰明眼」 自動檢測紡織品質量 - 晴報 - 港聞 - 新聞頭條 - D181019
理大研「聰明眼」 自動檢測紡織品質量 - 晴報 - 港聞 - 新聞頭條
紡織品製造商以往均依賴工人用目測方式,檢查紡織品的品質,但人手檢測結果或會出現參差。理大最近研發一套名為「聰明眼」的智能紡織品瑕疵檢測系統,成功將人工智能(AI)的深度學習技術引入紡織工業的質量控制過
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2018-10-19
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