中國紡織工業聯合會近日在浙江省杭州市組織召開了由復旦大學、上海布眼人工智能科技有限公司、榮旗工業科技(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檢測關鍵技術及產業化”項目科技成果鑒定會，鑒定委員會認為項目成果達到國際先進水平。
智能檢測技術的核心技術涉及高速高清成像、高質量數據標記、模型高效訓練優化等。基于剛性檢測物如玻璃、鋼材等的智能檢測設備已開始在工業上廣泛應用，但對于柔性材料特別是紡織品的智能檢測則研究較少，尤其是最為復雜的紡織面料印花行業尚無有效解決方案。項目針對紡織品AI質檢中高速成像難、圖像清晰度不足、標記數據缺乏，復雜場景下不規則和極小瑕疵難以檢測等實際問題，分別研究開發對應解決方案，設計帶有多端協同交互終端的一體化紡織智能檢測設備。
項目針對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題，研發了高速真彩、多光度明暗場和高亮度多焦點成像技術，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節難以捕獲問題，大幅度提高了快速移動圖像采集的準確性；針對檢測圖像中的不規則和極小疵點，提出基于圖神經網絡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義，在特征空間里解決了待檢測圖和模板圖空間位置不匹配問題；針對新的圖案、花型瑕疵未知問題，提出基于多模態大模型的數據自動標注方法，優化更新AI質檢模型，實現自學習功能，提高系統的通用性。
項目研究成果中的印花瑕疵實時檢測預警系統在浙江、江蘇、廣東、河南等國內多地的近30條高速印花生產線上已成功應用。研究成果中的印花瑕疵實時檢測預警系統替代了傳統人工肉眼檢測。該系統的使用可有效減少人工需求，大大降低了對操作工人熟練和專業程度的要求。
