在國內(nèi)某頭部人造革合成革制造企業(yè)生產(chǎn)車間里，一卷寬幅1.6米的人造革正穿過智能檢測裝備，搭載的8K線掃相機(jī)掃過每一寸革面。哪怕是發(fā)絲般的細(xì)微瑕疵，也難逃這雙“慧眼”。

　　這條產(chǎn)線上運(yùn)轉(zhuǎn)的，正是浪潮云洲旗下國器智眸（重慶）科技有限公司研發(fā)的皮革表面缺陷在線智能檢測裝備。

　　近日，工業(yè)和信息化部公布2025年人工智能應(yīng)用典型案例入選名單，國器智眸申報(bào)的“基于多模態(tài)大模型融合的人造革表面缺陷檢測一體化裝備”成功入選行業(yè)賦能方向典型案例。

　　一次精準(zhǔn)的“跨界”切入

　　國器智眸成立于2022年6月，是浪潮云洲的全資子公司，背靠浪潮在服務(wù)器、云計(jì)算、人工智能等領(lǐng)域的技術(shù)積淀，國器智眸自誕生之日起便定位于中國領(lǐng)先的機(jī)器視覺平臺服務(wù)及裝備提供商，專注于工業(yè)機(jī)器視覺領(lǐng)域的“產(chǎn)品+服務(wù)”。

　　不過，國器智眸最初聚焦的領(lǐng)域并非皮革行業(yè)。

　　“我們一直深耕表面檢測領(lǐng)域，積累了相當(dāng)豐富的技術(shù)經(jīng)驗(yàn)。”國器智眸常務(wù)副總兼首席技術(shù)官黃麟回憶道。正是基于這樣的技術(shù)底氣，在一次與重慶某車企供應(yīng)商的深入溝通中，團(tuán)隊(duì)敏銳捕捉到汽車座椅和內(nèi)飾面板所用的汽車革，其質(zhì)檢環(huán)節(jié)長期存在效率低、漏檢率高的痛點(diǎn)。

　　人造革合成革是一個(gè)千億級產(chǎn)業(yè)，但質(zhì)檢環(huán)節(jié)長期停留在“人眼+經(jīng)驗(yàn)”的原始階段。當(dāng)時(shí)，某知名的汽車革供應(yīng)商仍靠人工在強(qiáng)光下逐米檢視，檢測速度僅為每分鐘5米，且檢測人員長時(shí)間在強(qiáng)光下作業(yè)導(dǎo)致檢出率極不穩(wěn)定。高端汽車革市場的漏檢率一度高達(dá)30%，部分企業(yè)年賠付損失超過千萬元。

　　更棘手的是，傳統(tǒng)視覺算法面對人造革表面復(fù)雜的隨機(jī)紋路幾乎束手無策，紋理與缺陷特征過于相似，誤檢率居高不下。

　　彼時(shí)，恰逢人工智能技術(shù)進(jìn)入快速迭代期，黃麟和團(tuán)隊(duì)敏銳地意識到，此前在表面檢測領(lǐng)域沉淀的AI視覺算法與成像能力，完全可以遷移到這一全新場景。“我們順勢就借助人工智能的發(fā)展趨勢，切入到皮革質(zhì)檢這個(gè)垂直領(lǐng)域。”

　　這一步，恰好踩在了行業(yè)的空白點(diǎn)上。國器智眸由此率先進(jìn)入這一賽道，打造出行業(yè)內(nèi)首個(gè)專門針對皮革質(zhì)檢場景的大模型。

　　不止于“看見”，更要“讀懂”

　　皮革質(zhì)檢的難點(diǎn)，遠(yuǎn)比外人想象中復(fù)雜。

　　“色條”細(xì)如發(fā)絲、顏色對比度極低，“凹坑”質(zhì)地柔軟、難以辨識。在1.6米的幅寬下，上述問題往往難以被人工辨識，極易成為“漏網(wǎng)之魚”。

　　國器智眸皮革智能檢測系列裝備由視覺感知系統(tǒng)、機(jī)器視覺智能創(chuàng)新平臺及邊緣側(cè)AI推理平臺構(gòu)成，可以識別黑點(diǎn)、白點(diǎn)、鼓包、凹坑、色條、接頭、油污等15種常見缺陷，外加多種未知明顯缺陷。

　　這套設(shè)備的檢測精度達(dá)到0.1毫米，較人工質(zhì)檢提升10倍，讓漏檢率從行業(yè)平均的30%降至1%以下。

　　這些數(shù)字還不是皮革質(zhì)量大模型最核心的突破。

　　“傳統(tǒng)視覺檢測主要解決的是‘看見’的問題，通過預(yù)設(shè)的模板，機(jī)械地判定有無缺陷。”黃麟解釋道，如果說傳統(tǒng)檢測是“眼睛”，那么皮革質(zhì)量大模型就是“大腦”。

　　在完成精準(zhǔn)識別后，大模型會進(jìn)一步分析缺陷成因，是工藝波動、原料瑕疵、人為操作偏差，還是設(shè)備磨損。同時(shí)，系統(tǒng)會研判缺陷分布對后續(xù)裁剪拼接的影響。在此基礎(chǔ)上，系統(tǒng)還能進(jìn)行分析決策，綜合生產(chǎn)批次、成本權(quán)重和客戶質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)，自動權(quán)衡哪些缺陷需要修復(fù)、哪些必須報(bào)廢，并給出處置建議。

　　頂尖技術(shù)唯有經(jīng)歷復(fù)雜工業(yè)現(xiàn)場的淬煉，才能真正創(chuàng)造價(jià)值。在國內(nèi)某頭部人造革合成革制造企業(yè)項(xiàng)目落地過程中，工程師們扎根高速運(yùn)轉(zhuǎn)的產(chǎn)線旁，反復(fù)采集樣本、優(yōu)化成像方案，算法團(tuán)隊(duì)則持續(xù)迭代模型，不斷突破檢出率與誤檢率難以兼顧的瓶頸。

　　“工業(yè)現(xiàn)場和實(shí)驗(yàn)室最大的不同是，不可控的因素太多了，”國器智眸項(xiàng)目負(fù)責(zé)人說：“我們必須要讓模型適應(yīng)真實(shí)的紋理、有效的光照條件和真實(shí)的客戶節(jié)拍。”

　　正是經(jīng)歷了多個(gè)真實(shí)產(chǎn)線的打磨，團(tuán)隊(duì)才沉淀出獨(dú)有的全流程質(zhì)檢數(shù)據(jù)集，完整覆蓋來料檢測、過程檢測、成品檢測三大環(huán)節(jié)；同時(shí)自主研發(fā)出五項(xiàng)核心原創(chuàng)技術(shù)，包括缺陷增強(qiáng)技術(shù)、正負(fù)樣本協(xié)同訓(xùn)練檢測技術(shù)、原創(chuàng)目標(biāo)檢測技術(shù)、大小模型協(xié)同技術(shù)和背光特征融合技術(shù)。

　　這些技術(shù)與全流程數(shù)據(jù)深度協(xié)同，共同鑄就了“高檢出、低誤檢”的行業(yè)領(lǐng)先性能。據(jù)悉，皮革質(zhì)量大模型整體技術(shù)已被認(rèn)定達(dá)到“國際先進(jìn)水平”。

　　讓更多企業(yè)用得上、用得起

　　技術(shù)領(lǐng)先只是第一步，如何讓廣大中小企業(yè)用得上、用得起，才是工業(yè)AI落地的關(guān)鍵。

　　工業(yè)AI質(zhì)檢長期面臨的困境是：頭部企業(yè)付得起錢、等得起周期，而廣大中小企業(yè)往往被高昂的部署成本和漫長的交付周期擋在門外。

　　針對行業(yè)痛點(diǎn)，國器智眸采取了“雙軌策略”：針對頭部客戶，公司提供從一體化設(shè)備到平臺再到模型持續(xù)更新的全棧解決方案；針對中小企業(yè)，則推出了更輕量化的低成本方案——硬件“瘦身”，保留核心成像設(shè)備、去除非必要模塊，軟件上從“整套買斷”轉(zhuǎn)變?yōu)榘丛禄虬茨暧嗛喌哪Ｊ剑蠓档鸵淮涡酝度腴T檻。

　　“此外，我們可以按年簽約、按月付款，通過這種方式降低中小企業(yè)短期內(nèi)投入大量成本的壓力。”黃麟介紹。

　　更關(guān)鍵的突破在于交付速度。

　　行業(yè)普遍的AI質(zhì)檢方案交付周期往往長達(dá)數(shù)月甚至半年以上，而國器智眸將這一周期壓縮到了1.5個(gè)月，較行業(yè)平均提速80%。

　　交付周期大幅縮短的秘訣在于“標(biāo)準(zhǔn)化”。硬件層面，推出標(biāo)準(zhǔn)化質(zhì)檢一體機(jī)，提前生產(chǎn)備貨；軟件層面，打通從數(shù)據(jù)標(biāo)注、模型訓(xùn)練、模型管理到遠(yuǎn)程部署的完整鏈路，全程零代碼操作，無需任何編程開發(fā)，只需聚焦設(shè)備生產(chǎn)調(diào)試和模型優(yōu)化。

　　交付快不僅是省心，更直接關(guān)系到企業(yè)的真金白銀。對皮革生產(chǎn)企業(yè)而言，產(chǎn)線每停工一天都是實(shí)打?qū)嵉膿p失。更快的交付意味著可以精準(zhǔn)卡入客戶預(yù)設(shè)的停產(chǎn)檢修窗口或生產(chǎn)淡季，避免因設(shè)備部署造成的額外停工，每縮短一個(gè)月交付即可為客戶節(jié)省數(shù)十萬元支出。

　　目前，該一體化裝備已成功服務(wù)30余家行業(yè)頭部企業(yè)，累計(jì)保障超1億米皮革的質(zhì)量檢測，推動人造革行業(yè)從“人工主觀檢測”向“AI客觀檢測”轉(zhuǎn)型發(fā)展。

　　如今，國器智眸正將目光投向更廣闊的“卷材”領(lǐng)域。“人造革紋理隨機(jī)性強(qiáng)、檢測難度極高。相較而言，鋼材、鋁材的產(chǎn)品一致性更好，技術(shù)落地反而更容易。”黃麟透露，相關(guān)項(xiàng)目已在進(jìn)行中。

　　談及未來，黃麟表示，下一步將重點(diǎn)研發(fā)皮革質(zhì)檢一體化工作站，賦予設(shè)備更強(qiáng)大的自主決策與自適應(yīng)能力，將各工序整合為標(biāo)準(zhǔn)化模塊，讓客戶可根據(jù)產(chǎn)線空間、工藝需求及預(yù)算靈活組合選配。

　　從偶然發(fā)現(xiàn)汽車革痛點(diǎn)，到首創(chuàng)行業(yè)大模型；從單純的“看見”到深度的“讀懂”，國器智眸的實(shí)踐證明：工業(yè)AI的突圍，既需要技術(shù)的深度，更需要對產(chǎn)線痛點(diǎn)的精準(zhǔn)把握，以及將復(fù)雜AI封裝為標(biāo)準(zhǔn)生產(chǎn)力的工程化能力。

　　（大眾新聞記者 趙雅南 策劃 陳曉婉）