伴隨著人工智能算法與工業機器視覺技術的不斷進步，傳統的服裝紡織行業迎來產業升級的新一輪的革命。英特爾聚焦紡織服裝行業需求，聯合生態合作伙伴，打造了適用不同應用場景的紡織服裝行業整體解決方案。
該方案基于英特爾?視覺產品與技術，融合了英特爾?至強?和英特爾?酷睿™等處理器的硬件產品、EIS邊緣端視覺智能軟件平臺、以及適用于不同場景的AI參考算法和OpenVINO™智能神經網絡優化推理工具套件，充分發揮英特爾硬件平臺的性能，加速面向紡織服裝行業的具體應用場景開發，滿足上游的紡織、中游的印染、下游的服裝等行業對產品智能視覺識別、數據分析、自動化流程結轉等需求。
紡織行業：減少物料浪費，提升生產效率
在紡織廠，傳統的人工質檢存在著人力成本高、檢測時間長、物料浪費多等問題。紹興山海紡織有限公司（以下簡稱：山海紡織）依托硬件供應商智微智能基于英特爾芯片打造了邊緣計算節點，系統集成商應維創新與工廠緊密合作，開展系統集成、方案部署、調試和維護工作，并在織布流程中采用了基于英特爾?EIS平臺的表面缺陷檢測算法。
該算法在英特爾X86架構的處理器的基礎上使用OpenVINO™進行定制開發，具體的檢測方案為：
| 1 | 先將產品的缺陷通過圖像抓取出來； |
| 2 | 將標注好的圖像數據錄入系統； |
| 3 | 通過邊采集數據邊更新模型的方式，檢測平臺利用數據訓練算法模型； |
| 4 | 待模型達到一定的準確精度后，再安裝到產線上部分取代人工質檢的工作。 |
該檢測算法使用機器視覺系統對布料進行判斷，實現了對產品表面缺陷的精確檢測，及時發現布料生產過程中的缺陷，進一步提升紡織生產的良品率和經濟效益。同時，該解決方案還能根據檢測結果對樣本和模型進行反復優化迭代，提高模型的檢測精確度。
服裝行業：提高訂單透明度，實現產銷協同
在服裝廠，傳統的訂單管理方式存在訂單透明度低和產銷協調性差的問題。杭州點石服裝有限公司（以下簡稱：點石服裝）部署了硬件供應商英博達基于英特爾新品打造的邊緣計算節點，以及自動化解決方案供應商步科打造的miniMES自動化管理系統，實現了自動化管理的落地。
英特爾解決方案與前端的工業攝像頭結合，在邊緣節點上實現了服裝圖片的采集與分析，搭建了訂單自動化管理平臺：
| 1 | 系統通過攝像頭自動采集生產完成的樣衣數據； |
| 2 | 識別樣衣的種類、圖案、數量等信息； |
| 3 | 在訂單管理平臺中更新樣衣數據； |
| 4 | 相關管理人員可以通過PC、手機等終端及時查看相關狀態。 |
該自動化管理系統，基于深度學習的圖像檢索方法，實現了對于服裝在整個產線中流轉的全程跟蹤，以及訂單的自動化管理，進而提高服裝生產效率，顯著縮短訂單交貨期，實現產銷協同。
除了紡織和服裝行業之外，英特爾?EIS平臺內部還整合了多種工業場景算法以及軟件，客戶只需根據自己的應用場景需求自定義配置就可以快速完成整個場景搭建和軟件升級。在平臺的幫助下，客戶也可以迅速完成原有系統到新系統的轉換和導入。
