中国是全球最大的纺织服装生产加工地，然而目前几乎所有工厂的质检工作都由纯人工完成，这是造成生产效率低下的原因之一。数据显示，平均一个验布工瑕疵检出率仅为70%，并且容易因疲劳而导致更大范围的漏检，最终影响服装的整体质量。
纯靠人工肉眼检测效率较低
现在，阿里率先将AI算法应用到了这一环节。据介绍，市面上常见的布料种类有数十种，这其中的布料瑕疵多达近百种，且很多瑕疵形态极其相似，传统机器视觉技术很难实现自动化检测。为了让机器精准识别这背后的细微差异，阿里达摩院建立了业界首个布料训练集，让AI充分学习不同种类布料的纹理特征，可正常识别头发丝直径十分之一的瑕疵，识别准确率达到90%以上，远高于人类水平的70%，检测效率大幅提升5倍。
阿里AI自动检测布料瑕疵，准确率超90%
目前，阿里AI能完成化纤、棉、牛仔、皮革等主流面料的质检工作，并对瑕疵精准分类，如褶皱、光斑、污渍、污点等，从坯布到成品面料环节，都可辅助质检人员作出质量管控决策。
AI精准识别布料细微瑕疵
达摩院算法专家楚之表示，“AI已经成为传统行业降本增效的重要方法，过去几年，阿里针对不同场景研发了适用于各行各业的AI算法，目前已经广泛应用工业、交通、医疗、教育等领域。”
早在2017年，阿里云就研发了业界首个工业视觉AI方案，并逐步应用于钢铁、化纤、汽车等领域，例如，正泰新能源上线了全国光伏行业首个AI质检，实现单、多晶电池片及组件缺陷的毫秒级自动判定。
