AiTIS突破纺织品检测桎梏 AI加速释放创新生产力

纺织业业界的品质检测，大部分都倚赖人手进行，现时差不多所有厂商倚赖人工透过肉眼为纺织品进行检测，速度慢加上检验效率低，追赶不上生产速度。员工亦因工序沉闷及过度疲劳令检验结果出现偏差，影响生产流程及质量。AiDLab研发的AiTIS系统为人工智能纺织检测系统，结合图像处理技术及人工智能，拍摄及捕捉纺织品影像，以人工智能技术检测布料的瑕疵，成功解决业界的行业痛点。

随着纺织业生产规模不断扩大，人工检测未能满足厂商的生产要求，有时或要进行抽检，以致令品质不能得到保证。AiDLab行政总裁及总监黄伟强教授带领研发团队，研发人工智能纺织检测系统（AiTIS）。系统融合电脑视觉及深度学习技术，在验布机上安装高解像度工业用相机，配以LED灯管用作照明，在验布过程拍摄图像。图像经过人工智能算法处理后，可即时检测纺织品的瑕疵，现时AiTIS已获得创新香港研发平台 （InnoHK）支持。

AiDLab行政总裁及总监黄伟强教授笑言，AI的机器学习复杂程度，视乎布料的种类及瑕疵种类多寡而定，由AiTIS系统进行疵点检测轻而易举。

系统撷取实时检测结果后，会将所有数据实时传输到云端，让管理人员用作分析统计。系统结合大数据、人工智能及深度学习技术，目前可检测超过50种常见的织物瑕疵。黄教授表示，愈多数据令系统的深度学习愈精确，由于辨识率高，令漏检或误检的机会大大减低。

AI技术应用于⼝罩产品检测

要将新科技成功融入生产过程殊不容易，黄教授表示即使技术先进，仍需生产商上下齐心，无论在策略方向，以致营运部门上下都要全力支持，才能将技术发挥极致。人工智能设计研究所 （AiDLab）最近宣布将科研推展至商界，与本地品牌便利妥合作，将其AiTIS系统应用于便利妥口罩产品的检测工序，标志人工智能迈进纺织检测业界应用的里程碑。

口罩产品在过去数年疫情期间的需求激增，惟过往此类产品的检测全凭品检人员目测及人手进行。假如需要高速生产，口罩的质量由庞大人手处理，成本自然高，检测效率亦未必跟得上，令厂商管理层大感头痛。便利妥自2021年年底起开始尝试应用由AiDLab研发的AiTIS系统进⾏检测，AiDLab行政总裁及总监黄伟强教授表示厂商非常配合，初期需要厂方营运团队与AiDLab的科研团队不停磨合，例如在生产线上放置镜头的角度、解像度及光源的位置、能否在高速生产环境下成功撷取高质量/解像度的影像等，双方需要互相配合才能将检测流程变得更完善流畅。

AiDLab董事局主席兼香港理工大学常务及学务副校长黄永德教授（左五）、AiDLab行政总裁及总监黄伟强教授（左四）、便利妥执行董事李伟梁先生（右四）及便利妥经理关浩锋先生（右三）见证香港本地科研成果落地，标志「人工智能纺织检测系统」（AiTIS）正式进入市场。

目前应用AiTIS系统进⾏检测后，每分钟最高检测速度可达500个口罩，令整体生产速度提高25%至30%。关键在于检测准确率较人手目测稳定，目前由系统进行检测，准确度已达99%以上。当系统透过镜头发现疵点后，会立即发出提示，检测员工从屏幕看到倒数指示后工作。以AI为本的系统不但能够解决速度的问题，亦能令当时无尘车间未能容纳过多员工进行检测，以及人手紧绌的问题迎刃而解，人力成本亦节省了两至三成，漏判率调至0.01%。黄教授指出，人工智能的精髓在于深度学习，只要系统撷取愈来愈多影像，准确率经过学习后，日后会更进一步提升。

黄教授表示，AiTIS系统适用于梭织布料、针织布料、无纺布等种类纺织品，相对来说口罩产品的不织布物料较其他布料容易处理。AI的机器学习复杂程度，视乎布料的瑕疵种类多寡而定，他表示由AiTIS系统进行口罩产品疵点检测相对容易。现时便利妥计划将AiTIS系统的应用，拓展至海外地区的生产线，产品不只限于口罩，更可延伸至成人尿片、卫生巾和其他无纺布类的个人护理和卫生用品等等。

 

便利妥将AiTIS系统应用于口罩产品的检测工序，引进两条全自动3D口罩高速生产线，标志人工智能迈进纺织检测业界应用的里程碑。

AiDLab行政总裁及总监黄伟强教授肯定地表示，虽然现时人工智能在本地的应用仍属萌芽阶段，但必定会是纺织品检测研发的未来。大数据及机器学习令系统训练模型更为成熟，让辨识疵点更为精确，将来甚至可检测皮革制品。目前最大挑战在于不同时装品牌对于疵点定义回异，布料的材料组合推陈出新。只要在输入检测标准时，准确地进行标签，训练模型的数据库仿如教科书，检测结果便能更精确，他预计未来十年AI为基准的检测方式极有可能会将肉眼检测的方式淘汰。黄教授希望透过科研成果，在业界的应用环境下大派用场，成功协助业界应付挑战。

（资料由客户提供）