AiTIS突破紡織品檢測桎梏 AI加速釋放創新生產力

紡織業業界的品質檢測，大部分都倚賴人手進行，現時差不多所有廠商倚賴人工透過肉眼為紡織品進行檢測，速度慢加上檢驗效率低，追趕不上生產速度。員工亦因工序沉悶及過度疲勞令檢驗結果出現偏差，影響生產流程及質量。AiDLab研發的AiTIS系統為人工智能紡織檢測系統，結合圖像處理技術及人工智能，拍攝及捕捉紡織品影像，以人工智能技術檢測布料的瑕疵，成功解決業界的行業痛點。

隨着紡織業生產規模不斷擴大，人工檢測未能滿足廠商的生產要求，有時或要進行抽檢，以致令品質不能得到保證。AiDLab行政總裁及總監黃偉強教授帶領研發團隊，研發人工智能紡織檢測系統（AiTIS）。系統融合電腦視覺及深度學習技術，在驗布機上安裝高解像度工業用相機，配以LED燈管用作照明，在驗布過程拍攝圖像。圖像經過人工智能算法處理後，可即時檢測紡織品的瑕疵，現時AiTIS已獲得創新香港研發平台 （InnoHK）支持。

AiDLab行政總裁及總監黃偉強教授笑言，AI的機器學習複雜程度，視乎布料的種類及瑕疵種類多寡而定，由AiTIS系統進行疵點檢測輕而易舉。

系統擷取實時檢測結果後，會將所有數據實時傳輸到雲端，讓管理人員用作分析統計。系統結合大數據、人工智能及深度學習技術，目前可檢測超過50種常見的織物瑕疵。黃教授表示，愈多數據令系統的深度學習愈精確，由於辨識率高，令漏檢或誤檢的機會大大減低。

AI技術應用於⼝罩產品檢測

要將新科技成功融入生產過程殊不容易，黃教授表示即使技術先進，仍需生產商上下齊心，無論在策略方向，以致營運部門上下都要全力支持，才能將技術發揮極致。人工智能設計研究所 （AiDLab）最近宣布將科研推展至商界，與本地品牌便利妥合作，將其AiTIS系統應用於便利妥口罩產品的檢測工序，標誌人工智能邁進紡織檢測業界應用的里程碑。

口罩產品在過去數年疫情期間的需求激增，惟過往此類產品的檢測全憑品檢人員目測及人手進行。假如需要高速生產，口罩的質量由龐大人手處理，成本自然高，檢測效率亦未必跟得上，令廠商管理層大感頭痛。便利妥自2021年年底起開始嘗試應用由AiDLab研發的AiTIS系統進⾏檢測，AiDLab行政總裁及總監黃偉強教授表示廠商非常配合，初期需要廠方營運團隊與AiDLab的科研團隊不停磨合，例如在生產線上放置鏡頭的角度、解像度及光源的位置、能否在高速生產環境下成功擷取高質量/解像度的影像等，雙方需要互相配合才能將檢測流程變得更完善流暢。

AiDLab董事局主席兼香港理工大學常務及學務副校長黃永德教授（左五）、AiDLab行政總裁及總監黃偉強教授（左四）、便利妥執行董事李偉樑先生（右四）及便利妥經理關浩鋒先生（右三）見證香港本地科研成果落地，標誌「人工智能紡織檢測系統」（AiTIS）正式進入市場。

目前應用AiTIS系統進⾏檢測後，每分鐘最高檢測速度可達500個口罩，令整體生產速度提高25%至30%。關鍵在於檢測準確率較人手目測穩定，目前由系統進行檢測，準確度已達99%以上。當系統透過鏡頭發現疵點後，會立即發出提示，檢測員工從屏幕看到倒數指示後工作。以AI為本的系統不但能夠解決速度的問題，亦能令當時無塵車間未能容納過多員工進行檢測，以及人手緊絀的問題迎刃而解，人力成本亦節省了兩至三成，漏判率調至0.01%。黃教授指出，人工智能的精髓在於深度學習，只要系統擷取愈來愈多影像，準確率經過學習後，日後會更進一步提升。

黃教授表示，AiTIS系統適用於梭織布料、針織布料、無紡布等種類紡織品，相對來說口罩產品的不織布物料較其他布料容易處理。AI的機器學習複雜程度，視乎布料的瑕疵種類多寡而定，他表示由AiTIS系統進行口罩產品疵點檢測相對容易。現時便利妥計劃將AiTIS系統的應用，拓展至海外地區的生產線，產品不只限於口罩，更可延伸至成人尿片、衛生巾和其他無紡布類的個人護理和衛生用品等等。

 

便利妥將AiTIS系統應用於口罩產品的檢測工序，引進兩條全自動3D口罩高速生產線，標誌人工智能邁進紡織檢測業界應用的里程碑。

AiDLab行政總裁及總監黃偉強教授肯定地表示，雖然現時人工智能在本地的應用仍屬萌芽階段，但必定會是紡織品檢測研發的未來。大數據及機器學習令系統訓練模型更為成熟，讓辨識疵點更為精確，將來甚至可檢測皮革製品。目前最大挑戰在於不同時裝品牌對於疵點定義迴異，布料的材料組合推陳出新。只要在輸入檢測標準時，準確地進行標籤，訓練模型的數據庫仿如教科書，檢測結果便能更精確，他預計未來十年AI為基準的檢測方式極有可能會將肉眼檢測的方式淘汰。黃教授希望透過科研成果，在業界的應用環境下大派用場，成功協助業界應付挑戰。

（資料由客戶提供）