近日,西安工程大学景军锋教授团队研发的“纤毫毕现-高实时织物与玻璃纤维缺陷检测系统”凭借核心技术突破与实际落地价值脱颖而出，该系统融合AI算法、数字孪生与机器视觉技术，精准破解了纺织、玻璃纤维行业长期存在的“微小难测、漏检率高、检测成本高昂”三大痛点，为行业智能化质检升级提供了全新的国产解决方案，目前已与多家企业达成合作并完成实际订单落地。

纺织工业是我国国民经济的支柱产业，玻璃纤维更是航空航天、汽车制造、新能源等领域的关键基础材料，二者的质量检测直接关系到下游产业的产品安全与性能。但长期以来，行业检测环节面临诸多难题：玻璃纤维单丝直径达微米甚至纳米级，织物微小缺陷隐蔽性强，人工目视检测漏检率高、主观性强，而传统高端检测设备不仅采购成本高达数百万元，还存在操作复杂、适配性差等问题。同时，随着《智能检测装备产业发展行动计划（2023-2025年）》等政策落地，制造业对高精度、智能化、在线化的检测技术需求愈发迫切。

面对行业痛点，西安工程大学光电协同团队以“新工科”为导向，依托陕西省人工智能联合重点实验室、功能性纺织材料及制品教育部重点实验室两大平台，历经四年研发，打造出集硬件、算法、可视化系统于一体的全链路智能检测解决方案。团队核心技术负责人介绍，系统的创新点体现在三大方面：一是优化轻量化MobileNetV2分散注意力模型，通过引入注意力机制扩展模型感受野，对直径小于10微米的微小缺陷识别精度大幅提升，相较传统模型检测能力综合提升，且显存占用大幅降低，满足工业现场实时检测需求；二是自主设计缺陷检测硬件平台，通过2台工业相机与3种光源的精准配合，实现了传统6台相机的检测功能，不仅将设备成本大幅降低，还实现了30-50m/min的检测速度、1.5-2.5m的检测幅宽和0.1mm的超高分辨率；三是搭建独特的数字孪生可视化系统，实现产线运行状态、缺陷分布的实时3D展示，结合物联网报警手环、多终端信息推送，让缺陷处理响应效率提升，形成“检测-预警-处理”的闭环管控。此外，团队设计的VLM-DAClip零样本异常检测框架，在无需训练数据的情况下即可达到与传统监督方法相当的检测精度，解决了不同纹理、新材料检测的适配难题。

技术的实用性已得到企业实际验证。该系统在西安获德图像技术有限公司等企业完成中试，检测检出率达95%以上，可实现24小时连续工作，相较传统设备检出率提升25%，能精准识别断经、断纬、扭结纬纱等多种织物缺陷，以及玻璃纤维拉挤板的表面异常、内部空洞等问题。目前，团队已完成65万元实际订单，并与鲁泰纺织、江苏阳光集团等行业龙头企业达成长期合作意向，技术授权采用“基础转让+持续收益”模式，为企业降本增效提供了切实支撑。

（实测缺陷）

该项目的研发成果也获得了业内顶尖专家的认可。中国科学院院士评价道，该技术“实现在缺陷检测与织物检测上的突破性进展，满足了未来玻璃纤维、柔性电子等多材料的检测，拓宽了我国缺陷检测领域，应用前景广阔”。据悉，团队还拥有授权专利8项、受理专利3项，相关研究成果发表于IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence等多个国际顶级期刊，形成了坚实的技术壁垒。

这支由吴烔担任负责人的团队，是一支典型的多学科交叉大学生创新团队，成员来自自动化、通信工程、微电子科学与工程、会计学、统计学等多个专业，平均年龄仅20岁。团队依托西安工程大学“纺织老八校”的专业优势，传承姚穆院士“经纬天下、织布育才”的纺织精神，在景军锋等教授及企业专家的指导下，将课堂知识与产业实际需求相结合，先后斩获中国国际大学生创新大赛国铜、中美青年创客大赛最佳创新奖等多项国家级、省级奖项，还获批学院唯一重点领域支持的国家级创新创业训练项目。

谈及未来发展，团队负责人吴烔表示，项目将按照“短期优化技术、中期行业推广、长期跨领域拓展”的三步走规划，2025-2026年重点推进下游企业试点运营，完善技术运营体系；2027年拓展至其他工业织物检测领域，打造通用化检测方案；2028年迈入工业织物检测核心市场，实现技术的全面产业化。“我们希望以技术创新推动行业升级，让国产智能检测技术走进更多生产线，为制造业高质量发展、发展新质生产力贡献大学生的力量。”

业内人士表示，该团队研发的智能检测系统，实现了“技术创新+产业落地+人才培养”的三重价值，不仅填补了国内中高端纺织、玻璃纤维检测设备的国产空白，也为高校创新创业成果转化提供了可借鉴的范本，彰显了新工科背景下高校多学科交叉、产学研协同育人的显著成效。

（赴企业学习）

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