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该软件基于边缘智能一体机，通过搭配高清快速工业相机、镜头等硬件和基于INDICS的智能瑕疵检测APP，通过在生产车间部署，在图案印染、热升华、布料裁剪和裁片分拣等关键生产环节，对布匹和图案的瑕疵进行智能检测与报警，替代传统的人工肉眼检测，满足宽幅面、高速度、高精度的检测要求，实现检测标准的统一，大幅提高检测工作效率。其实时检测和报警功能，能在瑕疵出现之初第一时间暂停机器作业并通知工人，最大程度避免了原材料和工时的浪费。该系统可根据使用场景同时满足云、边以及云边协同的部署要求，经过数十个工厂的使用验证，该系统对于瑕疵识别率达到95%以上，可减少巡检用工90%，减少布料浪费10%，有效节省了人力和材料成本，提升了柔性制造的快速响应能力。
基于INDICS的智能瑕疵检测系统结合边缘智能一体机，算法层面基于深度框架pytorch开发的瑕疵检测模型，包括分类方法、检测方法，以及无监督学习的方法。针对不同的业务场景，可配置不同的检测策略与模型。对于背景复杂、瑕疵复杂的场景，利用分类efficientNet作为主干网络，结合迁移学习对检测对象进行分割检测。对于瑕疵特征较为规律的场景，则使用yolo等算法族作为主干框架，设计特定的检测网络对目标进行检测。对于标准检检件象，利用无监督学习的方法无需标注即可检出异常样本。
系统应用时，右侧为当前相机监控的实时画面，左侧实时显示检测结果，并按照设置好的检测时间间隔从下至上定时刷新及检测结果显。当检测到瑕疵时，左侧画面中会以方框的形式圈出瑕疵具体位置，并触发报警信号，一方面暂停机器的当前作业（与生产设备联通时），另一方面通知责任人及时检修处理，如图XX-XX所示。
