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AI布匹疵点检测定制:光照一致性与长尾缺陷分级

验布是纺织后整理段的瓶颈工序:坯布以 30~60 m/min 通过验布机,人工在背光下连续盯看,漏检率随班次明显上升,且不同验布工对“轻微”与“明显”的判定口径不一致。

我们在一条针织布产线上做了阶段性验证。硬件沿用原有验布机的背光板,加装线扫相机与条形光源,相机行频与布速联动,减少速度波动带来的拉伸畸变。真正的难点不在模型结构,而在两件事:

要点一 · 光照一致性:布面透光率随克重与织造密度变化,换品种后同一缺陷的灰度分布整体偏移。我们改为分品种亮度归一化加局部对比度增强,把跨品种的阈值漂移压到可接受范围。

要点二 · 长尾缺陷:破洞、断经等粗缺陷样本充足,而“稀密路”“色花”这类轻微缺陷样本少、标注分歧大。做法是先按人工共识度清洗标注,再用弱监督预训练加少量精标微调,低置信输出只提示、不直接判废。

阶段结果:在 4 个品种、约 2600 米布匹上,粗缺陷检出率约 96%,轻微缺陷召回约 78%,误报约每百米 1.2 次,单班次人工复核量下降约四成。下一步计划补充更多克重与组织结构的样本,并把复判界面接通验布机打标装置,减少二次定位。

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