浙江省企業(yè)信息化促進會團體標準《單紋理單色織物

視覺檢測系統(tǒng)技術(shù)要求》編制說明

一、項目背景

目前，我國紡織行業(yè)的數(shù)字化和自動化工廠建設(shè)已受到

廣泛關(guān)注和長足發(fā)展。根據(jù)中國紡織工業(yè)企業(yè)管理協(xié)會的研

究數(shù)據(jù)顯示，我國紡織企業(yè)數(shù)在2018年達19511個，擁有

織布機100萬臺以上，且在五年內(nèi)，國內(nèi)新增織機40萬臺。

織物質(zhì)量問題會使產(chǎn)品的價格降低45%～65%，然而目前紡織

企業(yè)仍舊由人工進行工藝和質(zhì)量的檢測，耗時耗力且效率低

下，且在管理和生產(chǎn)中普遍依賴人力，存在用工的較大不穩(wěn)

定性。

基于AI+人工智能的視覺技術(shù)的信息采集是智能操控的

“眼睛”，它專注于高精度工業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)場的在線視覺檢測和

機器視覺引導技術(shù)開發(fā)，為紡織行業(yè)的質(zhì)量檢測、精準定位

與操作及生產(chǎn)工藝控制與決策提供可靠的海量數(shù)據(jù)，極大地

促進了傳統(tǒng)紡織企業(yè)向智能化工廠的轉(zhuǎn)型。AI視覺和紡織行

業(yè)深度融合，能替代人工來回巡檢，避免操作失誤，釋放熟

練工勞動力，提升生產(chǎn)效率及產(chǎn)品質(zhì)量水平，保障企業(yè)生產(chǎn)

安全。重點打造紡織工業(yè)智能工廠“慧眼”系統(tǒng)，助力傳統(tǒng)

生產(chǎn)中的“抽檢”至“百檢”的升級，如：

（1）經(jīng)編機在線斷紗視覺檢測，以創(chuàng)新技術(shù)準確檢測

編織區(qū)，實現(xiàn)宏觀視場下微米級斷紗的精準判斷。

（2）研制智能“采布-學布-找布”體系，實現(xiàn)織物表

面紋理和缺陷快速識別與分類，全程記錄每匹布卷的驗布結(jié)

果，數(shù)字化完整存儲從而具有完善的可追溯性，為上下游產(chǎn)

業(yè)鏈提供有據(jù)可查的瑕疵檢驗標準，有效避免不必要的糾紛。

同時構(gòu)建紡織大腦，對生產(chǎn)數(shù)據(jù)、人工數(shù)據(jù)、設(shè)備數(shù)據(jù)進行

統(tǒng)一管控與分析，智能挖掘疵點、布匹、設(shè)備等多緯度數(shù)據(jù)，

數(shù)據(jù)與分析結(jié)果匯總到大數(shù)據(jù)平臺，實現(xiàn)全流程數(shù)據(jù)永久存

儲與智能化大數(shù)據(jù)分析，并據(jù)此進一步分析生產(chǎn)相關(guān)要素的

狀態(tài)及針對性提高產(chǎn)品質(zhì)量從而提高生產(chǎn)效益，實現(xiàn)紡織大

數(shù)據(jù)向?qū)嶋H利益的轉(zhuǎn)化過程，真正賦能紡織產(chǎn)業(yè)智能化升級。

AI視覺檢測不僅提高了檢測的精度和效率，還提升了產(chǎn)

品的良品率和生產(chǎn)直通率，同時大幅度降低了人力成本。為

紡織行業(yè)打破當前發(fā)展困局提供了有效路徑和可行方案。此

外，AI視覺技術(shù)還輔助生產(chǎn)過程的精準作業(yè)，如通過精確的

識別與定位放置，設(shè)備引導與校準，操作流程的監(jiān)控，提高

了作業(yè)的效率和操作的精度，從而提升整體的生產(chǎn)效率并降

低了廢品率。簡而言之，AI+制造的落地能進一步增強生產(chǎn)

的柔性和持續(xù)性增速，推動智能生產(chǎn)的綠色發(fā)展。

當前，人工智能技術(shù)在不同領(lǐng)域的應用表現(xiàn)出不同的準

確度水平。電子通信設(shè)備、家電制造、汽車制造、電力電氣

等行業(yè)的應用在AI視覺檢測方面的準確度較高。盡管如此，

AI在生產(chǎn)制造行業(yè)中仍面臨一些挑戰(zhàn)，目前市場上雖有眾多

解決方案，但真正成熟的商用產(chǎn)品并不多見，而且多數(shù)為針

對特定場景的專有方案，缺乏能夠跨行業(yè)通用的解決方案，

這對AI在智能制造領(lǐng)域的廣泛應用和長期發(fā)展構(gòu)成了限制。

為了克服這些挑戰(zhàn)，需要進一步發(fā)展和完善AI的基礎(chǔ)共性

技術(shù)、行業(yè)通用技術(shù)以及探索新技術(shù)。通過在多個維度進行

廣泛的試驗和驗證以及更多場景應用的實踐，可以促進AI

產(chǎn)品和服務的產(chǎn)業(yè)化，加速其從概念到市場的轉(zhuǎn)化，并推動

規(guī)?；瘧茫嵘鼳I技術(shù)的準確度和實用性，為智能制造

的持續(xù)進步和平臺建設(shè)提供堅實的技術(shù)支撐。

二、工作簡況

（一）任務來源

本標準由xx提出。

本標準由xx歸口。

本標準牽頭起草單位：

本標準主要起草人：

（二）主要工作過程

2024年5月24日，召開第一次團標研討會，收集整理

蕭山工業(yè)檢測前期研究情況和企業(yè)的智能檢測的相關(guān)項目。

2024年6月12日，召開第二次會議，成立標準編制組，

討論標準框架和主體內(nèi)容。

2024年6月26日，召開第三次會議，基于前期準備，

結(jié)合企業(yè)智能檢測水平的實際項目情況，討論并完善團標相

關(guān)的框架體系。

2024年6月26日到7月26日，廣泛收集、整理企業(yè)智

能檢測碰到的問題、難點等，并收集、查閱相關(guān)的文獻資料、

規(guī)范和標準，認真研讀相關(guān)國家和行業(yè)規(guī)范標準、相關(guān)書籍、

編碼文件，起草完成了《單紋理單色織物視覺檢測系統(tǒng)技術(shù)

要求》草案。

三、標準編制原則和主要內(nèi)容的依據(jù)

（一）編制原則

本標準的編制工作遵循“規(guī)范性、實用性、可擴展性性”

的原則，按照GB/T1.1-2020的要求和規(guī)定編寫。

1.規(guī)范性

本標準是在不違背現(xiàn)行相關(guān)規(guī)定的前提下，參考了國家

相關(guān)標準、規(guī)章制度，結(jié)合紡織企業(yè)實際的AI視覺檢測的

項目過程進行編寫。

2.實用性

本標準制定時充分分析了紡織企業(yè)的AI視覺在線檢測

系統(tǒng)的需求，為用戶、市場的規(guī)范化提供基礎(chǔ)，著力解決用

戶、廠商實際應用中的共同問題，引導用戶、廠商針對產(chǎn)品

能力達成一致預期，在實際項目中可直接落地應用。

3.可擴展性

本標準在設(shè)計時，充分考慮到標準的可擴展性，可保證

各廠商在使用時兼顧規(guī)范性的同時具備可擴展能力。

（二）編制依據(jù)

本標準的制定嚴格遵循我國《標準化法》、GB/T1.1-2020

《標準化工作導則第1部分：標準化文件的結(jié)構(gòu)和起草規(guī)

則》和《浙江省企業(yè)信息化促進會團體標準管理辦法》等有

關(guān)規(guī)定的要求。

（三）主要內(nèi)容

本標準分為范圍、規(guī)范性引用文件、術(shù)語和定義、縮略

語、基本架構(gòu)、功能要求、性能要求與測試方法8個部分。

本標準規(guī)定了單一梭織坯布、工業(yè)紡織品以及無紡布產(chǎn)品表

面質(zhì)量檢測及瑕疵自動分類的分布式AI視覺2D圖像檢測平

臺的架構(gòu)、功能要求、性能要求、測試方法等。

1.范圍

本文件規(guī)定用于單紋理單色織物色差、缺陷及尺寸等的

在線檢測系統(tǒng)的基本架構(gòu)、功能要求、性能要求及測試方法。

2.規(guī)范性引用文件

本部分列出了標準中引用其他文件的清單，包含《GB/T

3978-2008標準照明體和幾何條件》、《GB/T5698-2001顏

色術(shù)語》、《GB/T7921-2008均勻色空間和色差公式》、

《JJG595-2002測色色差計檢定規(guī)程》。

3.術(shù)語和定義

本部分介紹了需要界定的術(shù)語和定義，包含LAB顏色空

間、標準光源、吞吐量、收斂時間、示值誤差、重復性、復

現(xiàn)性、穩(wěn)定性。

4.縮略語

本部分給出了標準涉及的相關(guān)縮略語，包括DP、FNR、

FPR、TNR、MCC、PPV、MIOU。

5.基本架構(gòu)

本部分給出了單紋單色織物的視覺檢測系統(tǒng)的組成，分

別為產(chǎn)線配置、圖像采集、圖像檢測、產(chǎn)線運維管理、后臺

管理。

6.功能要求

本部分給出了單紋單色織物的視覺檢測系統(tǒng)各部分所

實現(xiàn)功能的具體內(nèi)容和要求。

7.性能要求

本部分給出了單紋單色織物的視覺檢測系統(tǒng)的檢測性

能要求和系統(tǒng)性能要求。

8.測試方法

本部分給出了單紋單色織物的視覺檢測系統(tǒng)的系統(tǒng)檢

測時間、精確度、特效度、誤檢率、漏檢率、統(tǒng)計樣本平衡

下的缺陷檢測模型性能、標注準確性、吞吐率等的測試方法。

（四）解決的主要問題

人工智能的理論和方法正迅速發(fā)展成熟，預示著其在多

種場景中的融合能力將顯著增強。在數(shù)字中國政策的推動下，

人工智能在各個產(chǎn)業(yè)和行業(yè)中的應用將迎來爆發(fā)式的增長。

隨著AI質(zhì)檢技術(shù)在各個行業(yè)檢測中的廣泛采納，檢測的精

度和效率得到了顯著提高，為AI質(zhì)檢技術(shù)的大規(guī)模推廣奠

定了堅實的基礎(chǔ)。在化纖紡織領(lǐng)域，盡管面臨AI質(zhì)檢準確

率提升、技術(shù)開發(fā)適配、以及大規(guī)模推廣的難題，但深度學

習技術(shù)的引入和應用為解決這些問題提供了新的可能性。在

此基礎(chǔ)上，進一步推動基于人工智能的視覺檢測系統(tǒng)架構(gòu)和

功能的優(yōu)化，將有助于引導制造企業(yè)探索新技術(shù)和新應用場

景，加速產(chǎn)業(yè)化研發(fā)，從而推動人工智能技術(shù)在制造業(yè)中的

快速而有效的推廣。

四、主要試驗（或驗證）情況分析

目前參與編寫的單位中，已有較多化纖紡織行業(yè)的工業(yè)

AI視覺檢測的產(chǎn)品應用或研發(fā)，本標準所規(guī)定的內(nèi)容經(jīng)過與

各大廠商的對接和溝通，已經(jīng)確認可行。

五、標準中涉及專利的情況

本標準不涉及專利情況。

六、產(chǎn)業(yè)化情況、推廣應用論證和預期達到的經(jīng)濟效果

（一）產(chǎn)業(yè)化情況

在過去幾年，紡織行業(yè)的視覺檢測平臺產(chǎn)業(yè)化取得了顯

著進展。紡織行業(yè)視覺檢測平臺利用計算機視覺技術(shù)和人工

智能算法，進行自動化的檢測與識別，廣泛應用于紡織品的

生產(chǎn)和質(zhì)量控制中。

作為全球主要的紡織品生產(chǎn)國，企業(yè)對視覺檢測平臺的

需求持續(xù)增長。越來越多的紡織企業(yè)認識到，這些平臺在提

升生產(chǎn)效率、確保產(chǎn)品質(zhì)量和降低生產(chǎn)成本方面的重要性。

因此，紡織行業(yè)視覺檢測平臺的產(chǎn)業(yè)化呈現(xiàn)出以下幾個顯著

特點：

技術(shù)創(chuàng)新：科技企業(yè)在紡織行業(yè)視覺檢測領(lǐng)域進行了大

量研發(fā)，不斷推出新技術(shù)和產(chǎn)品?；谏疃葘W習和機器學習

的算法在紡織品檢測中得到廣泛應用，使得系統(tǒng)能夠更準確

地識別紡織品的缺陷和異常，提高了質(zhì)量控制的精準度。

應用廣泛：紡織行業(yè)的視覺檢測平臺應用非常廣泛，涉

及到多個領(lǐng)域，例如紡織品生產(chǎn)、織物質(zhì)量檢測、染色過程

監(jiān)控、操作過程合規(guī)等。它們不僅用于生產(chǎn)線上的產(chǎn)品質(zhì)量

檢測，還在紡織品的物流和倉儲環(huán)節(jié)中，進行識別、分類和

庫存管理等任務。

政策支持：國家政策對紡織行業(yè)視覺檢測平臺的發(fā)展給

予了積極支持，已經(jīng)出臺了一系列政策和措施，鼓勵企業(yè)增

加研發(fā)投入，提升技術(shù)水平，以推動紡織行業(yè)視覺檢測平臺

的廣泛應用和技術(shù)進步。

因此，為了推動人工智能和機器視覺技術(shù)在我國紡織智

能制造中的應用，建立基于人工智能的視覺檢測平臺通用技

術(shù)規(guī)范顯得尤為重要。這將有助于確保技術(shù)標準的一致性，

提高系統(tǒng)的兼容性和可靠性，從而促進整個行業(yè)的創(chuàng)新和發(fā)

展。

（二）推廣應用論證

在紡織行業(yè)中，視覺檢測平臺的發(fā)展取得了顯著的進展。

隨著技術(shù)的不斷演進和應用范圍的拓展，機器視覺在紡織自

動化中的作用變得越來越關(guān)鍵。

首先，紡織行業(yè)的視覺檢測技術(shù)研發(fā)水平持續(xù)提升。近

年來，科研機構(gòu)和企業(yè)在紡織機器視覺領(lǐng)域投入了大量資源，

并取得了一系列重要突破。例如，深度學習和人工智能的迅

速發(fā)展為紡織機器視覺技術(shù)的進步提供了強大的支持。同時，

近年來，在硬件技術(shù)、算法優(yōu)化和數(shù)據(jù)處理等方面也取得了

很大進展，顯著提高了視覺檢測系統(tǒng)的性能和穩(wěn)定性。

其次，視覺檢測平臺在紡織生產(chǎn)中的應用越來越廣泛。

機器視覺技術(shù)在紡織行業(yè)的應用涵蓋了多個環(huán)節(jié)，例如織物

質(zhì)量檢測、紡織品瑕疵識別、生產(chǎn)線自動化控制等。在紡織

制造中，機器視覺可以提高產(chǎn)品質(zhì)量檢測的精度，優(yōu)化織物

的生產(chǎn)過程，并提升生產(chǎn)效率。在物流和倉儲環(huán)節(jié)，機器視

覺技術(shù)可以用于紡織品的分類、庫存管理和運輸路徑規(guī)劃，

提高物流效率和準確性。

此外，國家政策對機器視覺技術(shù)的支持力度不斷增強。

2021年12月，印發(fā)《“十四五”智能制造發(fā)展規(guī)劃》，并

出臺了一系列政策和措施，鼓勵相關(guān)技術(shù)的研發(fā)和應用。政

府的支持為紡織行業(yè)的視覺檢測企業(yè)提供了良好的發(fā)展環(huán)

境和政策保障，促進了機器視覺技術(shù)在紡織行業(yè)中的快速推

廣和應用。

以中國電信和帝凱工業(yè)布合作的驗布平臺為例，AI驗布

系統(tǒng)通過快速拍照，運用工業(yè)AI質(zhì)檢算法，能實時對織物

的表面疵點進行識別，為企業(yè)提供高效、精確的布料瑕疵檢

測服務，降低人工檢測的成本和錯誤率。

（三）預期達到的經(jīng)濟效果

紡織行業(yè)的視覺檢測平臺技術(shù)在未來預計將帶來顯著

的經(jīng)濟效益。以下是幾個方面的預期經(jīng)濟效益。

生產(chǎn)效率的提升：紡織行業(yè)的視覺檢測平臺技術(shù)能夠?qū)?/p>

現(xiàn)生產(chǎn)過程的自動化和智能化，從而顯著提高生產(chǎn)效率。自

動化的紡織品質(zhì)量檢測和控制可以減少人工錯誤和生產(chǎn)線

停機時間，提升生產(chǎn)線的穩(wěn)定性與效率。此外，機器視覺技

術(shù)還可以用于自動化的織物分選、成品包裝等環(huán)節(jié)，進一步

提高整體生產(chǎn)效率。

質(zhì)量管理的改善：視覺檢測平臺技術(shù)能夠精確地檢測和

識別紡織品的缺陷，提升質(zhì)量管理水平。通過快速而準確地

發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品質(zhì)量問題，可以及時采取修復或淘汰措施，避免次

品流入市場，從而提高產(chǎn)品的質(zhì)量和品牌信譽。

成本的降低：視覺檢測平臺技術(shù)能夠替代人工完成繁瑣

的視覺檢測和識別任務，降低人力成本。相比人工操作，機

器視覺系統(tǒng)可以以更高的速度和準確性進行檢測，同時能夠

24小時連續(xù)運行，減少了人力資源需求及相關(guān)培訓成本。

錯誤率的降低：紡織行業(yè)的視覺檢測平臺技術(shù)具備高度

的準確性和穩(wěn)定性，可以大幅度降低人為錯誤的發(fā)生率。通

過自動化的視覺檢測和識別，可以避免人工操作中的疏忽和

錯誤，提高生產(chǎn)過程的可靠性和一致性。

數(shù)據(jù)分析和優(yōu)化：視覺檢測平臺技術(shù)能夠?qū)崟r收集和分

析大量的視覺數(shù)據(jù)，為企業(yè)提供寶貴的信息和洞察。通過對

數(shù)據(jù)的深入分析，企業(yè)可以發(fā)現(xiàn)潛在問題和改進空間，從而

優(yōu)化生產(chǎn)流程，提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。

綜上所述，紡織行業(yè)的視覺檢測平臺技術(shù)不僅能提升生

產(chǎn)效率和質(zhì)量管理水平，還能降低成本、減少錯誤率，并通

過數(shù)據(jù)分析推動持續(xù)優(yōu)化，預計將在未來帶來顯著的經(jīng)濟效

益。

七、與現(xiàn)行相關(guān)法律、法規(guī)、規(guī)章及相關(guān)標準的關(guān)系

與現(xiàn)行有關(guān)法律法規(guī)和強制性標準無沖突。

八、重大意見分歧的處理依據(jù)和結(jié)果

未涉及重大分歧意見。

九、貫徹標準的要求和措施建議

標準的實施可實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)內(nèi)的統(tǒng)一探討，形成產(chǎn)業(yè)共認的

標準規(guī)范，對于推動單紋理單色織物的人工智能及計算機視

覺領(lǐng)域相關(guān)技術(shù)的良性合作和發(fā)展，具有較好的支撐作用。

十、其他應予說明的事項

暫無其他應予說明的事項。

《單紋理單色織物視覺檢測系統(tǒng)技術(shù)要求》標準編制組

2024年8月

浙江省企業(yè)信息化促進會團體標準《單紋理單色織物

視覺檢測系統(tǒng)技術(shù)要求》編制說明

一、項目背景

目前，我國紡織行業(yè)的數(shù)字化和自動化工廠建設(shè)已受到

廣泛關(guān)注和長足發(fā)展。根據(jù)中國紡織工業(yè)企業(yè)管理協(xié)會的研

究數(shù)據(jù)顯示，我國紡織企業(yè)數(shù)在2018年達19511個，擁有

織布機100萬臺以上，且在五年內(nèi)，國內(nèi)新增織機40萬臺。

織物質(zhì)量問題會使產(chǎn)品的價格降低45%～65%，然而目前紡織

企業(yè)仍舊由人工進行工藝和質(zhì)量的檢測，耗時耗力且效率低

下，且在管理和生產(chǎn)中普遍依賴人力，存在用工的較大不穩(wěn)

定性。

基于AI+人工智能的視覺技術(shù)的信息采集是智能操控的

“眼睛”，它專注于高精度工業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)場的在線視覺檢測和

機器視覺引導技術(shù)開發(fā)，為紡織行業(yè)的質(zhì)量檢測、精準定位

與操作及生產(chǎn)工藝控制與決策提供可靠的海量數(shù)據(jù)，極大地

促進了傳統(tǒng)紡織企業(yè)向智能化工廠的轉(zhuǎn)型。AI視覺和紡織行

業(yè)深度融合，能替代人工來回巡檢，避免操作失誤，釋放熟

練工勞動力，提升生產(chǎn)效率及產(chǎn)品質(zhì)量水平，保障企業(yè)生產(chǎn)

安全。重點打造紡織工業(yè)智能工廠“慧眼”系統(tǒng)，助力傳統(tǒng)

生產(chǎn)中的“抽檢”至“百檢”的升級，如：

（1）經(jīng)編機在線斷紗視覺檢測，以創(chuàng)新技術(shù)準確檢測

編織區(qū)，實現(xiàn)宏觀視場下微米級斷紗的精準判斷。

（2）研制智能“采布-學布-找布”體系，實現(xiàn)織物表

面紋理和缺陷快速識別與分類，全程記錄每匹布卷的驗布結(jié)

果，數(shù)字化完整存儲從而具有完善的可追溯性，為上下游產(chǎn)

業(yè)鏈提供有據(jù)可查的瑕疵檢驗標準，有效避免不必要的糾紛。

同時構(gòu)建紡織大腦，對生產(chǎn)數(shù)據(jù)、人工數(shù)據(jù)、設(shè)備數(shù)據(jù)進行

統(tǒng)一管控與分析，智能挖掘疵點、布匹、設(shè)備等多緯度數(shù)據(jù)，

數(shù)據(jù)與分析結(jié)果匯總到大數(shù)據(jù)平臺，實現(xiàn)全流程數(shù)據(jù)永久存

儲與智能化大數(shù)據(jù)分析，并據(jù)此進一步分析生產(chǎn)相關(guān)要素的

狀態(tài)及針對性提高產(chǎn)品質(zhì)量從而提高生產(chǎn)效益，實現(xiàn)紡織大

數(shù)據(jù)向?qū)嶋H利益的轉(zhuǎn)化過程，真正賦能紡織產(chǎn)業(yè)智能化升級。

AI視覺檢測不僅提高了檢測的精度和效率，還提升了產(chǎn)

品的良品率和生產(chǎn)直通率，同時大幅度降低了人力成本。為

紡織行業(yè)打破當前發(fā)展困局提供了有效路徑和可行方案。此

外，AI視覺技術(shù)還輔助生產(chǎn)過程的精準作業(yè)，如通過精確的

識別與定位放置，設(shè)備引導與校準，操作流程的監(jiān)控，提高

了作業(yè)的效率和操作的精度，從而提升整體的生產(chǎn)效率并降

低了廢品率。簡而言之，AI+制造的落地能進一步增強生產(chǎn)

的柔性和持續(xù)性增速，推動智能生產(chǎn)的綠色發(fā)展。

當前，人工智能技術(shù)在不同領(lǐng)域的應用表現(xiàn)出不同的準

確度水平。電子通信設(shè)備、家電制造、汽車制造、電力電氣

等行業(yè)的應用在AI視覺檢測方面的準確度較高。盡管如此，

AI在生產(chǎn)制造行業(yè)中仍面臨一些挑戰(zhàn)，目前市場上雖有眾多

解決方案，但真正成熟的商用產(chǎn)品并不多見，而且多數(shù)為針

對特定場景的專有方案，缺乏能夠跨行業(yè)通用的解決方案，

這對AI在智能制造領(lǐng)域的廣泛應用和長期發(fā)展構(gòu)成了限制。

為了克服這些挑戰(zhàn)，需要進一步發(fā)展和完善AI的基礎(chǔ)共性

技術(shù)、行業(yè)通用技術(shù)以及探索新技術(shù)。通過在多個維度進行

廣泛的試驗和驗證以及更多場景應用的實踐，可以促進