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织女

织女---论以智能检测为核心建立智能纺织印染检测系统

 

                        2017李万鸿 

 

智能纺织是纺织工业的未来，如何实现这个智能体系？这里给出一个科学合理的思路。

智能的关键在于采用深度学习技术提供智能服务功能，采用大数据、移动、物联网、人工智能、云计算等技术打造一个具有图像自动识别和智能故障解决的人工智能大脑平台，可命名为织女。

纺织智能包括提高装备的生产效率、性能功能以及自动化、数字化水平。开发纺织新型传感器、智能测量仪表、质量控制与执行系统，推进具有自动感知、智慧决策、自动执行功能的高端智能装备的产业化开发和应用。推进吊挂系统、智能物流包装、智能机器人、网络化管理信息系统等开发应用。通过智能化生产和信息化集成管理，提高劳动生产率和产品质量稳定性。智能制造试点示范项目劳动生产率提高30%以上，产品开发生产周期缩短20%以上，残次品率下降30%。

中国纺织品信息中心、国家纺织产品开发中心依托CNCS色彩体系，采用码隆科技的人工智能视觉识别平台，进行时尚色彩研究；棉纺智能化纺纱生产线、自动化全成型针织生产线、印染在线检测自动配送系统、化纤自动包装、服装智能仓储系统等在行业内已实现应用；双驰企业为旗下门店配备3D脚型扫描仪；七匹狼在门店中安装和推广3D试衣镜等。

宏华数码通过设计云、印染云、生产云三朵云来打造产业闭环。针对现有设计开发模式反应速度慢、市场匹配度不稳定的问题，人工智能设计能够一键智能生成设计，而且人工智能设计一幅作品仅需19秒。运用大数据、机器学习技术构建的花型智能设计云，为设计师提供高效便捷的辅助工具，提高了设计效率，缩短了设计周期。同时，还能紧跟时尚潮流，将大量的时尚图片输入神经网络可以自动生成对当今时尚潮流的趋势判断。而基于神经网络对流行趋势的判断，再智能生成大量的当季流行花稿设计。印染云采用大数据驱动的技术思路解决数码喷印颜色一致性管理问题。生产云通过统一管理和分布式调度，实现纺织品印染的“柔性生产”，实现对打印面料、墨水余量、前后处理工艺等生产大数据的远程监控，实现基于条形码的“按件生产”、自动排单调度、生产进度跟踪等。柔性生产链使以批量生产的价格生产一件订制的成品成为可能。

智能纺织的一个重点是在线检测与反馈优化纺织工艺。在纱线染色环节，为保证工艺参数的准确运行，需要对温度、染料液位等指标进行实时检测，以便对生产流程做出调整。鲁泰纺织建立了染色工艺在线检测及反馈系统，在染色机上安装温度传感器，根据实时温度在线检测和气动阀门定位器的调节，实现染液温度的恒定。在染色单位的主缸内安装差压液位计，实时检测染料液位并作为调整管路阀门开口大小的依据，实现液位精确控制。

通过在线检测，大幅提高了染色产品一次符样率和生产效率。在织造过程中，由于机械故障或操作错误等原因，布匹会存在一些瑕疵。纺织企业传统上采用人工方式进行织物瑕疵检测，在检测精度、速度和检出率方面都不理想。江苏无锡信捷开发了“经编机布匹瑕疵在线视觉检测系统”，基于机器视觉，实现经编机织布过程中布匹瑕疵的实时检测。

 

  上图是先进的印染检测智能体系架构设计，分为2个部分，一是纺织企业的检测和故障处理，通过容器云进行实时检测和故障处理。二是织女纺织大脑平台，在云平台上建立大数据仓库进行深度学习训练，提供图像、故障、语音、语义等识别模型训练等功能，综合各企业数据进行训练，具有自适应能力，提高检测的智能性和精准度。

     平台具有稳准快智的特点，第一部分采用K8S提供容器，进行弹性动态计算，充分利用服务器的资源，节省成本。在企业部署实施检测系统，用4台左右服务器组建一个容器云，容器云具有很强大的计算能力，可以提供相片的快速检测。通过对摄像头的图像进行快速检测，发现故障，自动控制相关设备进行解决，保证布匹印染一次成功，节约成本，提高效率，减轻工人工作强度。

摄像头需要足够的光线才能拍摄清晰的照片，这需要足够重视。由于1张照片约100M，为了保证在1秒内处理完成，需要充分提高各个环节的速度。瓶颈在于网络、硬盘、cpu、gpu、内存。目前局域网1G为成熟方案，考虑相片的传输时间，可以把容器云分为几个集群，一个集群处理一部分摄像头的相片。以后随着摄像头的增加，可以线性动态扩容服务器，满足需求。

还可以开发实时检测系统，收集印染设施的运行数据，对故障进行分析处理。

平台第二部分是织女纺织大脑，部署一个大型容器云平台，收集各类数据进行模型训练学习，提供精准的模型，再对模型进行完善的测试评测后，同步推送到各个企业的实时云平台，提高检测的精度和速度。这个平台可以建立在深圳，为全国的纺织企业提供服务。

深圳的有容云Ufleet采用K8S打造容器云，简单实用地打造容器云平台，可以和他们合作，争取先使用，等有了收益再付款。

目前模型为900M，显然需要压缩优化，模型太大会影响速度，现在有可行的方法进行压缩优化，控制在100m左右没有问题。可以采用新的技术，使用tensorflow1.3完成c++的训练，采用Bm、Relu、卷积取样3x3和1X1结合，减少层数等方式，在保证精度的前提下，减少模型大小。tensorflow1支持K8S进行容器云计算，还支持gpu虚拟化计算。还可以采用spark集群进行分布式计算。

最好和纺织企业进行合作，获取数据，在现场进行测试，获取参数，不断优化，提高智能平台的开发和定型速度。

 

      这个设计是智能纺织体系印染检测最棒的解决方案，希望业界有识之士能看得见、看得起、看得懂，并积极快速采取行动，给予大力支持，为中国和世界人民提供真正高智能的印染布料，让所有人享受到高科技的福利和实惠。

        诗经曰：岂曰无衣，与子同袍。

 

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