织带/安全带产线-AI智能瑕疵检测解决方案
场景挑战：
1、缺陷种类多样，形态多变，精度要求高
2、安全带本身颜色较多，有多种花纹和编织线条设计，集成算法难度高
3、缺陷目标小，颜色浅，且检测速度快，筛选中容易误判
4、部分缺陷样本数量稀少，不易收集
缺陷类型：
毛球、剪刀口、色斑/色点、缝线、红线等7种瑕疵。
解决方案：
1、激光传感技术与深度视觉相结合，针对不同瑕疵多重筛选
2、采用深度神经网络，检测算法对缺陷定位，语义分割网络切分缺陷边缘，分类算法确定
3、从机械设计，到产品软硬件成型，完整端到端解决方案
成像效果示意图：
产品机构：
产品优势对比：
产品最终达成效果：
检测速率：产品运动速度≥70m/min；
检测精度：检出缺陷＜1mm*1mm；
检测效果：缺陷检出比例＞95%；
检出率：比较原工艺检出率 提升 20%；
误报率：比较原工艺误报率 降低 20%。
应用案例—织带表面缺陷检测：
某大型跨国集团公司，于2021年签订设备采购合同，设备总数量超过20套。
设备入厂后，替代原有人工超过40人，产品出库量达到之前三倍，产品品质有极大提升。
新设备为甲方提供完善追溯系统，生产工艺升级系统，档案管理系统，客户自动化能力大幅提升。
截至目前，本套系统为甲方节省成本累计超300万。
