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作品名称：《智检甄选--基于人工智能的服装面料缺陷分拣系统》
学校名称：浙江纺织服装职业技术学院
参赛队伍：第一梯队
队伍编号：213786
参赛学生：钟天祈许恺南郑鸿祯章以康
指导老师：陈健裘应驰
投票日期：2025年10月10日 00:00->2025年12月15日 00:00
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详细说明

智检甄选——基于人工智能的服装面料缺陷分拣系统

随着国家“智能制造”、“中国制造2025”及中小企业数字化转型等战略的深入推进，传统纺织服装行业对自动化、智能化装备的需求日益迫切，特别是在布匹质量检测环节，长期依赖人工验布方式存在效率低、误检率高、成本大等瓶颈，严重制约行业生产质量与国际竞争力。针对上述痛点，本项目提出并实现了一套基于人工智能与自动化控制深度融合的面料缺陷在线检测与智能分拣系统，系统实现了“上料—识别—分拣—雕刻—监控”全流程闭环操作，全面提升布匹缺陷检测的自动化水平和精准度。系统采用4自由度协作机械臂、伯努利吸盘及激光测距器实现柔性供料；视觉识别模块集成500万像素工业相机与自研轻量级深度学习模型，融合BiFPN、SPPF、PSA、C2f、GSConv等结构，在面向微小瑕疵的检测任务中实现≥95%的识别精度与60fps的实时推理性能。基于汇川PLC与EtherCAT总线的分拣控制模块实现8轴伺服同步控制，响应周期控制在200ms以内；激光加工模块支持高速图案雕刻与工位缓存管理，确保连续稳定作业。同时，引入基于NX MCD构建的数字孪生系统，实现100+运动副与30+传感器的实时虚实映射，支持运行仿真、远程监控与预测性维护，全面提升系统可视化与管理能力。项目技术创新包括：1）面向纺织行业的国产AI检测与分拣一体化系统；2）轻量级识别算法在国产RISC-V平台上实现高帧率推理；3）AI结果驱动控制逻辑的实时闭环响应；4）数字孪生系统支撑设备全生命周期管理。系统已完成原型样机开发及工业验证，具备良好的可移植性、模块化和低成本优势，特别适用于中小微企业的智能升级需求，对推动国产智能装备在纺织领域的规模化落地具有重要示范意义。