中國是全球最大的紡織服裝生産加工地，然而目前幾乎所有工廠的質檢工作都由純人工完成，這是造成生産效率低下的原因之一。資料顯示，平均一個驗布工瑕疵檢出率僅為70%，并且容易因疲勞而導緻更大範圍的漏檢，最終影響服裝的整體品質。
純靠人工肉眼檢測效率較低
現在，阿裡率先将AI算法應用到了這一環節。據介紹，市面上常見的布料種類有數十種，這其中的布料瑕疵多達近百種，且很多瑕疵形态極其相似，傳統機器視覺技術很難實作自動化檢測。為了讓機器精準識别這背後的細微差異，阿裡達摩院建立了業界首個布料訓練集，讓AI充分學習不同種類布料的紋理特征，可正常識别頭發絲直徑十分之一的瑕疵，識别準确率達到90%以上，遠高于人類水準的70%，檢測效率大幅提升5倍。
阿裡AI自動檢測布料瑕疵，準确率超90%
目前，阿裡AI能完成化纖、棉、牛仔、皮革等主流面料的質檢工作，并對瑕疵精準分類，如褶皺、光斑、污漬、污點等，從坯布到成品面料環節，都可輔助質檢人員作出品質管控決策。
AI精準識别布料細微瑕疵
達摩院算法專家楚之表示，“AI已經成為傳統行業降本增效的重要方法，過去幾年，阿裡針對不同場景研發了适用于各行各業的AI算法，目前已經廣泛應用工業、交通、醫療、教育等領域。”
早在2017年，阿裡雲就研發了業界首個工業視覺AI方案，并逐漸應用于鋼鐵、化纖、汽車等領域，例如，正泰新能源上線了全國光伏行業首個AI質檢，實作單、多晶電池片及元件缺陷的毫秒級自動判定。