目录

第一部分-背景

时代大背景-中美对抗

• 政委金灿荣
  美国曾整垮五个世界老二国家，而中国有一个他们都没有的“优点” 就是中国的制造业。 ​
  http:://t.cn/EJ5T98E
• 熵智科技赵青：智能制造之争，是中美历史的重演
  https:://36kr.com/p/5153731

时代大背景-中国制造与智能制造

• 《中国制造2025》
• 中国制造业的繁荣，是中国屹立于世界的重要原因之一
  工信部部长苗圩在中国发展高层论坛表示，由于老龄化进程加快，
  2012年起中国劳动年龄人口总量开始下降，劳动力成本也在持续快速地上升，
  中国制造的低成本劳动力的优势已经逐渐削弱，必须找到新的发展路径。
  他还提到，中国将全面放开一般制造业。

《纺织工业发展规划（2016－2020年）》

时代大背景-智能制造与纺织服装

• 技术与产业创新

  加大纺织智能装备（生产线）及智能产品的研发推广，开发纺织专业应用软件

  发展高效、低能耗、柔性化、自动化、数字化、智能化纺织装备， 纺织专用应用软件系统，形成纺织各专业领域智能制造系统化解决方案。

  以提高企业生产效率为重点，调整优化制造流程，发展基于互联网的协同制造新模式

  加强电子技术、信息技术与纺织技术结合，发展智能纺织产品。

• 质量保障

  加强从原料采购到生产销售全流程质量管控，推进质量追溯体系和测量管理体系建设， 提高企业质量保证能力和产品消费安全。

  支持企业采用先进技术装备组织生产，扩大在线计量检测控制系统应用， 提高生产过程产品质量控制的精准性和一致性。

  支持行业性质量技术服务网络、检测服务平台建设，提高第三方检测实验室的技术水平、检验公信力和公共服务水平。s

• 智能制造

  基于机器视觉技术的针织物疵点检测装置

  提高装备的生产效率、性能功能以及自动化、数字化水平。

  通过智能化生产和信息化集成管理，提高劳动生产率和产品质量稳定性。 智能制造试点示范项目劳动生产率提高30%以上，产品开发生产周期缩短20%以上，残次品率下降30%。

  支持纺机装备和纺织行业系统软件服务企业发展产品全生命周期服务模式，建设大数据平台为用户提供远程运维及工艺优化服务。

第二部分-现状

现状-纺织行业产品产量

• 服装产量 2017年，规模以上企业服装产量287.81亿件，相当于为世界人口每人提供6.89件衣服。

现状-纺织行业市场规模

现状-企业数量与品牌

• 3.7 万户规模以上纺织企业

• 规模以上纺织企业销售利润率为 5.2%

• 在国内市场的服装家纺品牌约3500个，全行业拥有“中国驰名商标”300多个

• 沪深两市纺织行业上市企业共116家，化纤企业24家，纺织服装企业92家

现状-市场需求

• 1、纺织服装业需求
  我国人口众多，经济发展、城镇化进程带动居民收入增加，消费层次升级，这些促进纺织服装业近年来保持稳定增长。
  2006年到2016年我国纺织业和纺织服装、鞋、帽制造业主营业务收入总体保持增长，年均增幅分别为9.56%和13.47%。
  可见，服装需求很大。

• 2、家纺业需求
  随着城镇化过程推进、房地产基建规模保持高位，我国家纺行业快速发展，行业产值、消费量迅速提升。

• 3、产业用纺织品需求
  随着我国农业、汽车、交通、航空、建材、生物医药等相关产业的发展，产业用纺织品已逐渐成为我国纺织业新的增长点。
  涤纶产品下游行业纺织服装业、家纺业、产业用纺织品需求的增加，必将带动涤纶产品的需求量。
  预计2016年-2020年国内涤纶长丝需求量以年均2.4%的速度增长，2020年将达到3,340万吨左右，未来涤纶坯布市场容量较大。

• 4、我国目前是世界纺织品消费第一大国，构成了纺织服装行业的巨大市场潜力。

现状-存在的问题

• 产业创新投入偏低，创新型人才缺乏，综合创新能力较弱；

• 要素成本持续上涨，国际比较优势削弱；

• 中高端产品有效供给不足，部分行业存在阶段性、结构性产能过剩；

• 质量标准管理体系有待进一步完善，品牌影响力有待提高；

• 棉花体制市场化改革进程缓慢，国内棉花质量下降。

现状-纺织品类型

• I类：婴儿产品，如婴儿服装、口水兜等；

• II类：直接接触皮肤类产品，如女士衬衣、T恤衫、内衣等；

• III类：非直接接触皮肤类产品，如夹克、外套等；

• IV类：装饰类织物，如桌布，窗帘等。

现状-纺织品品质检测

现状-质量控制与疵点检测

• 疵点检测
  质量控制检测非常重要，影响产品的价格和销量

• 纺织品疵点成因分析

• 服装疵点成因分析

第三部分-验布

验布——人工验布

• 残次品率下降30%

• 手工检验是目前的主要方式。两人一组，在确定纺织品正面后对织品进行检验。

• 传统人工验布验布工在1小时内最多发现200个疵点，人工验布集中力最多维持20—30分钟，超过这个时间验布会产生疲劳，验布速度仅为5—20米/分，超过这个速度会出现漏验。

• 检验员工作状态受外部因素影响，如疵点类型、大小、频率、天气、身体状况等。

验布——市场与机会

• 产品

  • 纱产量
  • 布产量
  • 服装产量
  • 进出口

• 上下游企业数量和规模

  • 纺织原料商、坯布织造厂、成品面料商，以及最下游的各级经销商、外商、终端品牌商等。
  • 3w+家厂家
  • 5000多家一级供应商提供近300万面料款式
  • 10w+服装生产企业，规模以上1.5w+
  • 经销商(百步)
  • 第三方检测中心/第三方验布机构

• 场景

  • 从纺织原料到坯布之间的织造环节
  • 从坯布到成品面料之间的印染和复合环节
  • 在成品面料向下游经销商和品牌商分销过程中

验布——科泰斯

• 首家第三方验布机构
• 1 每一米都检验，每一个疵点都标出来
• 2 每一匹布都有一个检验报告，疵点在什么位置都会标的很清楚，服装裁剪的时候可以很容易的避过疵点，不会因做成服装后因为疵点而产生纠纷。
• 3 网上同步的查询功能，无论你在哪里，赋予你一个专署账号，在网上及时了解自己布的检验情况，也可以给你的供应商、客户同时查询。
• 4 门幅、克重、色差、长度、疵点都会在每一匹的检验报告上都会显示得清清楚楚，不但把缸号分清楚，还把同一缸号下的布因为轻微色差而分开。
• 5 疵点验出来，服装裁剪的时候很容易避过。

验布——机器验布

验布——机器验布

验布-专利布局分析

• 申请人

  江南大学(37)
  西安工程大学(17)
  东华大学(16)
  中原工学院(13)
  河海大学常州校区(10)
  广东溢达纺织有限公司(9)
  北京经纬纺机新技术有限公司(8)
  天津工业大学(6)
  湖北工业大学(5)
  深圳灵图慧视科技有限公司(5)
  其他(165)
  

• 技术领域统计

  G01N21/88(57)
  G06T7/00(53)
  G01N21/89(39)
  G01N21/892(17)
  G06K9/62(16)
  D06H3/08(16)
  G05B19/04(15)
  G01N21/898(12)
  G06N3/04(10)
  G06T5/00(9)
  其他(233)
  

• 申请日统计

  2018(43)
  2017(39)
  2016(21)
  2015(37)
  2014(35)
  2013(9)
  2012(19)
  2011(8)
  2010(29)
  2009(10)
  其他(31)
  

第四部分-思路

思路-疵点自动检测的难点

• 织物表面组织结构千变万化，纹理之间差距非常大

• 织物疵点种类繁多，外形不定
  针织、机织、无纺布各类的疵点类型数量

• 检测系统处理的数据量大，时间要求短

• 验布机在新型面料检验上不适合。

• 速度 要在人工验布速度的3倍以上 ？？？

• 适应性 不受织物品种的影响 ？？？

• 准确性 误检率 漏检率低于5% ？？？

思路——突破口

• 传统人工验布

  一般传统织机500台三班制需配置2.5名验布工，2.8名修布工，还要配上相应的抽验人员和其他辅助人员，同时配备相应的验布机和器材。
  
  传统验布机幅宽较小，不适合现代织机宽幅要求，如果扩幅改造，势必要降低车速，增加验布工负荷。
  

• 传统机器视觉自动验布机

  要求就是纯色、没有纹路、没有印花的面料，检测准确率通过一定的技术手段和对布面的经验可以提升到98%以上，识别率根据各家的算法不同
  
  如果分类到5-6种（破洞、断经（纬）、脏点（纱结、线头）、大污块（黄斑、色块）、稀密路、门幅）以内，识别率几乎可以达到100%
  
  如果分类数量更精细化提升，分类准确率会逐步下降。
  

• 基于ai的智能验布机

  基于布面疵点类型大数据的建模，支持任意布料类型的检测，打破布料的局限性。
  
  具备思考能力与推理的AI深层神经网络模型（融合时间与空间的深层、遗传网络、迁移学习等），不断自我进化，在复杂面料的环境中，机器能够越学习越智能。
  
  包括布料疵点、种类、行业信息化大数据平台，布料疵点种类大数据库，针织疵点九大类，共60种疵点；梭织疵点八大类，共79种疵点，精准疵点分类照片数量70多万。
  

思路-人员投入

• 面料数据采集

  • 1、出差客户现场，对面料疵点进行拍照；
  • 2、收集面料疵点回传给公司；
  • 3、配合现场QC工作。

• 技术支持工程师

  • 1.负责现场设备视觉硬件，软件安装与调试

  • 2.负责设备售后维护

  • 3.现场问题收集，技术文档撰写

  • 4.其他

• 面料/布匹高级分析员

  • 1、对客户面料进行检验分析，为人工智能研发人员和产品研发部提供基础面料或布匹分析数据；
  • 2、对公司产品出现的相关问题从纺织行业层面提供合理的方案或建议
  • 3、通过相关实验分析进行数据汇总分析.

思路-训练数据采集

• 竞争对手
  近70万张图的布料缺陷和种类数据库
  针织布布面缺陷九大类，共60种缺陷，
  梭织布布面缺陷八大类，共79种缺陷。
• 纱线疵点—— 23种
  短粗节纱疵—— 16种
  长粗节纱疵—— 7种
• 针织物疵点—— 72种 gb24117
• 机织物疵点—— 130种 gb24250
• 无纺面料疵点—— 7大类(杂质、油污、破洞、豁边、褶皱、布面均匀性、拼接次数)-非织造布疵点术语标准未发布
• 本色布疵点—— 77种

思路-做什么

• 生产线集成+独立验布机台+模块化
• 智能检测系统与评级管理平台
• 云加端 解决速度、适应性、准确性的问题 线下/端这块着重加强使用者的体验，力求能让他口碑营销
• 互联网+第三方检测中心/云检测中心，透过检验报告的分享(扫码查看布匹检验报告及其详情)，成为信用担保方，连接上下游
• 完整的解决方案，对于上下游，对于不同品类的企业，对于不同营收的企业。 可以是私有云+端，也可以是公有云+端

验布的未来畅想

• 纺织品市场是一个万亿级大市场，但几十年下来供应链端还处在非常原始的阶段，迫切需要依托互联网和新技术进行数字化、智能化改造。

• 运用信息技术推动产业链智能化信息化升级：如，建立了完整面料信息数据库，通过图像检索技术解决花型面料的搜索匹配问题；

• 通过疵点类型分析、疵点成因分析指导智能化的生产及生产决策、数据化的仓储、信息化的管理等赋能产业链上合作的供应商。

思路-卖给谁

• 中低端卖设备
• 中低端卖服务(软件4w 硬件40w-60w)
• 高端合作卓越质量中心
  数据获取、产品研发、 发论文、申请科研项目、赚钱

思路-公司信息库

未完成(3w+?)

• 1688 拉出纱、布料供应商，按照营业额、机器数以及相应提供的产品、销量，给潜在客户打分排序，针对性营销
• 下游的话以上市公司、规模以上公司为主也要拉出一个名单
• 第三方检测中心也是一个名单

思路-品类库

未完成(300w+?)

• 梭织面料

  印花布
  提花布
  绣花布
  扎染布
  色织布
  复合布
  涂层布
  

• 针织面料

  针织印花布
  针织提花布
  针织绣花布
  针织色织布
  针织罗纹布
  毛巾布
  网眼布
  

• 无纺面料

  印花无纺布
  覆膜无纺布
  衬布
  滤布
  土工布
  

• 纱线类、坯布类

  毛纺线
  羊绒纱
  混纺纱
  棉纺纱
  

思路-品类-产品-公司对照表

未完成