对于智能纺织品检测场景，中科将与华为合作打造智能纺织品检测联合解决方案。该方案以自学布缺陷检测算法和长期抛光质量检测设备为核心，完成了华为盛生系列高性能低功耗边缘计算单元和盛信MindSpore全场景AI框架的适应，充分发挥了AI与生产的整合能力，全面提升了纺织企业的质量检测质量和效率。为纺织企业的智能化、自动化升级提供了强有力的支撑。
随着工业智能化的快速发展，传统制造业的痛点是检测方法具有非接触、高效、低成本、自动化等优点，已成为工业缺陷检测领域的“突破口”，传统纺织行业采用人工质检，人工质检的效率易受情绪、身体、疲劳、环境等因素的影响，质检效率的不确定性也很大。给企业造成无法控制的损失，企业的劳动力成本很高。2.人工检测数据的保存管理难度较大，没有标准格式，上下游产业链断裂，缺陷检测无证据，导致资源的重复消耗。因此，传统纺织行业迫切需要一种智能化、数字化、自动化的检测方法。智能纺织检验联合解决方案可帮助纺织企业降低成本，提高质量检验效率。
华为与CPC智能纺织品检测联合解决方案基于CPC浅宽耦合神经网络的亚毫米级缺陷检测技术，结合华为的端侧硬件性能优势与深度学习算法的开发和部署能力，实现人工织物缺陷识别、数据分析、机器监控等方面的优势。它远远超出了性能和能耗监控，构建了光学成像设备。智能可视布检测设备集成了边缘计算设备和纺织大数据管理平台，为整个布质量检测过程提供了自动化生产线的升级。稳定的质量检测，降低成本。智能布检测解决方案为无人值守的质检过程带来了可能，AI视觉布检测机是人工速度的3~5倍，不受情绪、身体、疲劳和环境的影响，对布缺陷检测，提高了质检质量，降低了成本。跟踪数据并规范缺陷。记录所有布卷的质量检验结果和相应的分级信息，具有完整的可追溯性，有效避免不必要的纠纷，实现纺织品缺陷的标准化。数据分析有助于提升企业管理水平。对永久存储的全过程数据进行智能大数据分析，掌握企业生产的关键信息要素，及时调整生产要素状态，提高生产效率，实现高水平的精准管理。全国产智能装备，全自主控制。开发自己的本地化程序，降低宏观环境带来的潜在风险，支持完全自主控制、高灵活性和深度定制，为企业提供一个能够打造专属生产线的程序。不断学习，不断发展。该系统具有良好的进化扩展能力，在应用过程中可以不断自我学习，扩展新布料及其新的缺陷。通过Atlas计算硬件和Mindspore AI框架的双重认证完成华为主流的契合度目前的视觉语言智能检测仪器通过Atlas计算硬件和Mindspore AI框架的双重认证完成了华为主流的契合度，认证结果完全表明，中科视觉语言产品具有高度的完整性、开放性、兼容性。确保其具有成熟度的优势，并进一步增强了视觉语言产品自主创新、可靠性、可靠性稳定性的特点。
到目前为止，该方案已帮助客户大大提高了纺织品缺陷的检测率、精度和检测速度，提高了纺织品的产量，缓解了人工检测精度难以保证的问题，提高了效率约50%，节约了70%的成本，应用效果得到了客户的高度赞赏。