百度大脑EasyDL助力箱包检针质检更轻松

　　今天给大家分享的是百度大脑EasyDL助力箱包检针质检的相关案例，下面我们来看具体详情！

　　获得的成果

　　检针，是指进出口日本的服装，鞋子，帽子等纺织品相关产品都必须经过检针，防止产品里有缝制过程中残留下的断针，金属小物件。I-PACK检针管理系统是青岛爱包花饰有限公司研发使用的箱包异物检查检测系统，通过使用百度EasyDL物体检测算法，训练出箱包异物及金属零部件数量识别模型，用于日常检针工作，每天检查商品10万余件，整体平均准确率达98%，改变了传统人工肉眼识别的方法，节省一半人力的同时提高检查效率10%，并且有效降低出错率，节省因不良流出产生的额外成本，大大提高了客户的满意度。

　　存在的问题

　　青岛爱包花饰作为专业的箱包检品公司，每天需要检查货品十多万件。而传统的x光检针机仅可透过x射线返回箱包内部信息，需要人工肉眼判断箱包中是否有金属异物、金属配件数量是否符合生产要求，效率较低且人力成本较大。长时间的重复工作易使得作业人员用眼过度，注意力不集中，加上作业人员经验水平参差不齐，导致一些不良品的流出。因此爱包花饰急需寻找一种拥有极高准确性且不依赖人工能力的预警识别方案。

　　基于百度大脑EasyDL定制化图像识别的解决方案

　　爱包花饰将含有针、剪刀等异物的x光图像约1000张，含有金属部件的商品x光图像100张使用百度EasyDL定制化图像识别进行训练，经过多次模型迭代验证，更新14个版本，最终获得可以在生产线上使用的“箱包异物识别”“箱包金属部件识别”两个模型。检针管理系统通过调用模型API接口，并对不同款式箱包设定不同相似参数识别对比，达到了清点箱包金属部件个数，判断有无异物，及时发出预警的目的。所得模型准确率更达到90%以上，有效地提高了检针工作的效率与准确性。

　　1，待检箱包通过X光检针机，并拍摄其X光照片

　　2，X光照片传输至系统后台，通过调用百度EasyDL模型API接口对其进行智能识别，返回相关参数，服务端做分析记录

　　3，在检针设备端设置像素相似度、检针个数等参数，API接口返回参数与设置参数不符时，自动发出警报

　　判断箱包内是否含有缝衣针

　　箱包外金属配饰数量识别

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