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👕 服装 / 布匹质检 · 完整落地版

🧬 看原子 demo
Live detect replay · 12:14 · 验布机 #3

1 匹布匹 · 8 秒AI 跑完完整质检 · 检出 3 处瑕疵

布卷从上料架进入 → A1 找到瑕疵位置 → A3 分割面积 → A2 分 A/B/C/D 等级 → A5 测幅宽 → A8 OCR 标签 → A9 出日报。整过程 0 工人介入,每天 400 匹从「凭眼力」变成「凭数据」。

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0.00/1.0
整匹异常评分 0.32(0=正常 · 1=异常)
C 级(中度) · 建议复检
3 瑕疵检出 · 当前匹 ROLL-2026-0718-A · 验布机 #3
0 m/min
验布速度(行业先进 30-60)
0.0s
单匹(100m)质检耗时
0.0%
检出率(人工 85 → AI 99.2)
0.0%
误检率(人工 5 → AI 0.8)
示例数据 · 业务数字源自 web 公开资料 · 部署周期 2 周试布 + 3 周量产

📖 这匹布 · 从上料到出库的 8 步 AI 质检

以下全部由 AI 自主完成 · 工人从「盯 8 小时」变成「看 8 个数据」
🧵 T+0s
🧵 上料 · 布卷进入验布机
RFID 标签读出 ROLL-2026-0718-A · 成分 100% 棉 · 幅宽 1.5m · 匹长 100m
🎯 T+1s
🎯 A1 目标检测 · 全图扫一遍
在 14 万像素 × 4 万像素的图上找到 3 处候选瑕疵位置(bbox)
✂️ T+3s
✂️ A3 图像分割 · 量瑕疵面积
3 块瑕疵区域逐像素计算面积 / 长宽比 · 转成「扣分值」(行业标准 4 级评分制)
🏷️ T+4s
🏷️ A2 图像分类 · 分 A/B/C/D
破洞 → B 级 · 纬斜 → A 级 · 油污 → D 级(拒收)。模型在自家 1.2 万张布匹上微调过
📏 T+5s
📏 A5 尺寸测量 · 测幅宽 / 匹长
实测幅宽 1.498m(标称 1.5m,误差 0.13%)· 匹长 99.87m
🔤 T+6s
🔤 A8 OCR · 读缝到标签
自动读出成分标、批次号、检验员代码 → 进 MES 系统归档
⚠️ T+7s
⚠️ A4 异常检测 · 整匹打分
整匹布打 0.32 分(0=正常 · 1=异常)· 触发「C 级」预警:建议复检
📄 T+8s
📄 A9 LLM · 出质检日报
自动汇总成结构化日报:合格率 / 4 级分布 / 异常工位 / 建议裁剪方案 → 微信推给车间主任

🎯 A1 + A2 · 找到瑕疵 + 分 A/B/C/D 级

左:A1 在布匹全图上找到瑕疵位置(3 个 bbox)· 右:A2 按行业 4 级评级法分类(示例分布)
布匹瑕疵检测 - A1 + A2 演示图(占位)
图说:A1 把图按 0-1 打分(0=正常,1=异常)。这张 0.32 → 轻微异常,建议复检。 业务里这等同于「这匹布有 C 级瑕疵,建议裁剪时跳过」。
📊 4 级评级分布(本班次 · 示例数据)
A 完好
88%
B 轻微
8%
C 中度
3%
D 拒收
1%
行业标准:4 级评分法来自服装行业惯例,扣分公式 = (总扣分数 × 3600) ÷ (布封 inch × 查验码数)。AI 直接出扣分值,QC 不用手算。

✂️ A3 图像分割 · 量瑕疵面积(cm²)

A1 找到「这里有瑕疵」,A3 量「这块瑕疵多大」。分割面积 → 转成扣分 → 进 4 级评级。
BEFORE · 原始布匹(肉眼难辨)
破洞 0.07 cm² 纬斜 1.2° 油污 2.1 cm²
AFTER · A3 分割后
⏳ 正在调用 A3 图像分割(分割 ROLL-2026-0718-A 上的 3 处瑕疵)...

📏 A5 尺寸测量 · 幅宽 / 匹长 / 瑕疵长度

精度 ±0.1mm(行业先进 ±0.5mm)。本匹实测:幅宽 1.498m(标 1.5m)· 匹长 99.87m · 3 处瑕疵总长 3.7cm
项目标称值实测值误差判定
幅宽1.500 m1.498 m−0.13%✓ 合格
匹长100.00 m99.87 m−0.13%✓ 合格
经密280 根/10cm281 根/10cm+0.36%✓ 合格
纬密240 根/10cm238 根/10cm−0.83%✓ 合格
瑕疵 #1(破洞)长径0.30 cmB 级
瑕疵 #2(纬斜)≤3°1.2°✓ A 级
瑕疵 #3(油污)面积2.1 cm²D 级(拒收)

🔤 A8 OCR · 自动读缝到标签

验布机摄像头顺手扫一下布卷侧面的缝到标签,把成分 / 批次 / 检验员代码自动进 MES 系统
FABRIC LABEL · 织造标签 COMPOSITION 100% Cotton · 棉 WEIGHT 180 g/m² BATCH NO. BCH-20260715-031 MADE ON 2026-07-15 QC CODE QC-08142 · 王秀英 ORDER PO-SHEIN-Q3-087 ⚠ GRADE D · 油污拒收 · 复检中 REJECTED
A8 在读什么:红色虚框 = A8 识别出来的字段 · 验布机摄像头能识别手写 / 印刷体 / 模糊磨损标签
BATCH ROLL-2026-0718-A · 缝到标签
成分100% 棉 · COTTON
克重180 g/m²
批次号BCH-20260715-031
织造日期2026-07-15
检验员工号QC-08142 · 王秀英
客户订单PO-SHEIN-2026-Q3-087
抽检判定D 级(油污拒收)· 复检中

💰 ROI · 替换 8 个验布工 · 一年帮老板省多少 (示例数据 · 数字源自 web 公开行业资料)

指标人工模式AI 模式差异
验布速度≤ 20 m/min(手检极限)40 m/min2 倍
检出率85%99.2%+14.2 pp
误检率5%0.8%−4.2 pp
验布工人数 / 班8 人 × 3 班1 人监督 / 班−22 人
人力成本 / 年¥ 86.4 万(8×3 班×6000 元/月)¥ 14.4 万−¥ 72 万
质量赔付 / 年(漏检导致)¥ 30 万(行业均值)≤ ¥ 5 万−¥ 25 万
回本周期~ 14 个月(含硬件)
工作节奏8h/天 · 倒 3 班 · 招人难24h/7 天 · 无人值守

想给自家验布车间,也装一条不会走神的「验布工」?

3 周试布 + 3 周量产部署 · 第 7 周开始省钱

CLIENT NOTE · 示例案例试点客户 A:月省 7.2 万 · 6 个月回本
5 分钟看完整 demo05:00 · VIDEO PLACEHOLDER
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📎 数据来源

业务事实来自: [1] 面料瑕疵从何而来 · [2] AI 验布机工艺差异 · [3] 采购 AI 验布机前 · 所有数字标注「示例」· 不承诺具体客户实绩。