随着人工智能技术的发展，机器视觉以其快速、准确、高效的信息采集和处理优势，逐渐成为制造企业现代化升级不可缺少的技术之一，持续赋能相关传统劳动密集型产业的自动化与智能化转型。
传统劳动密集型产业对于人工依赖程度高，供应链周期长，工作环境恶劣，工人劳动程度较高，在智能制造浪潮中，亟需进行数智化升级。
纺织行业需转型，AI机器视觉来报道
纺织行业作为典型劳动密集型产业，以传统人工检测方式为主，但在现代化生产方式的影响下，对于生产工艺要求逐渐变高，也更加注重数字化、智能化的检测方式。
人工检测存在明显弊端
**· 劳动强度较大：**传统的纺织行业的断线检测需要依靠纺纱工人在纺纱机前来回走动才能及时发现纱线断线，工人劳动强度较大；
**· 车间环境较差：**生产车间高温高湿并且伴随着粉尘和噪声污染，对于工人的身体健康影响较大；
**· 检测难度较大：**若有多根纱线断线，人工难以判断哪一根纱线需要先接，导致时间与原材料的浪费；
**· 产品质量不一：**由于人工受到工作经验、疲劳等因素影响，同时无法精确计算每筒纱线因断线而减少的纺纱周期，也难以精确控制纱线质量及统计纱线产出量，产品合格率仅在60%-70%；
因此，纺织行业亟需寻求更高效率的检测方式，以此控制生产成本和提高产品质量。
针对上述行业现状，众多纺织企业对自动化、智能的质检需求亟需落地实际生产线，再加上国家对智能制造的大力支持，一大批AI机器视觉公司涌现。这些AI机器视觉企业在坚持大客户、大场景赛道的同时，也始终坚持小场景的探索，以技术的持续升级，为多场景提供机器视觉产品和解决方案，深眸科技便是其中之一。
轻辙视觉引擎，赋能实际应用场景
深眸科技作为一家专注于一站式AI视觉解决方案的提供商，自成立以来，深耕机器视觉行业，聚焦工业AI视觉技术，不断研发创新机器视觉应用与开拓行业应用场景。
在纺织行业的断线检测场景中，纺织机在纺纱过程中常常会出现突然断线的情况，一旦断线未及时检出，容易让设备受到损坏，将直接造成纺织厂的纺纱系统不能有效运行，进而造成经济损失。而通过AI机器视觉技术，能够大幅提升断线检出率，保证生产线的正常运行，进一步提升纺织行业整体产能升级。
针对纺织行业断线检测这一项目，深眸科技深入实际场景，挖掘与分析项目痛难点，包括但不限于梳毛机对应线筒的线圈数量不同、线色多种；现场设备结构复杂，无法达到较优的光环境和拍摄角度；工作人员频繁更换线筒，检测设备无法固定位置；为保证线圈品控，断线后较短时间内要续连等难点。
深眸科技以丰富的算法开发经验、专业人才及2000+AI行业模型等优势，针对纺织行业断线检测场景，研发梳毛机断线检测系统。
**在纺织行业的众多落地案例中，某企业智能化车间员工表示：**软件平台能对拍摄后的图像进行分析，及时检出纱线断线并发生警报，工作人员能够在一分钟内赶到现场，并根据分析的图像定位断线位置，进行及时的处理。同时，原本1人需要管理2台织机，使用该系统以后，平均每20台纺纱机仅需1名员工，检测效率提升10倍以上。
梳毛机断线检测系统通过轻辙视觉引擎搭建业务流程，以多相机串联接入，并实现场景复用定位、分割算法，再通过机器视觉融合深度学习技术，能够实现对产品特征的大量学习，不断提升生产中的断线识别检出效果。
深眸科技紧抓小但却有较大潜在需求的场景，在断线检测案例中，便基于"传统机器视觉+深度学习"技术，实现对纺织品复杂表面的深度分析，解决了人工或传统机器视觉识别能力不足的弊端。未来，深眸科技将持续挖掘更多小的场景，将AI视觉解决方案渗透更多工业领域。