中国电信 “工业纺织缺陷检测行业高质量数据集”落地

近日，中国电信打造的**工业纺织缺陷检测行业高


质量


数据集**持续落地产业应用，该项目成功入选国家数据局高质量数据集典型案例，以标准化工业数据资源破解纺织行业智能质检落地难题，助力纺织产业


智能制造


升级。

纺织行业传统验布高度依靠人工肉眼检测，普遍存在检测效率有限、漏检误判突出、熟练验布用工紧缺等痛点；而AI验布技术推广过程中，又面临缺陷样本不足、标注成本高、面料工艺适配性差等瓶颈，制约视觉质检模型迭代与规模化推广。

由中电信人工智能科技(北京)有限公司建设的这套数据集，搭建数据集生产运营一体化平台，联合15家纺织生产企业，采集针织、梭织等主流工艺布匹图像，原始样本超10万张，覆盖50余种纺织常见缺陷类型；采用“人工初筛+智能复核”双轨清洗标注模式，建立统一缺陷分类标准体系，打通图像采集、智能标注、样本管理、模型训练全流程，形成可复用的


纺织工业


图像数据资产。

依托该数据集训练的AI质检模型，检测速度可达60m/min，检测精度0.05mm，缺陷检测准确率≥95%，可实现24小时不间断在线检测；相较传统人工，标注效率提升50%以上，人力成本降低70%，检测效率提升5倍，已在福建、山东等多地纺织工厂落地实践，累计验布超千万米，帮助企业实现面料瑕疵自动识别、分类、定位，支撑面料等级自动判定。

该数据集基于中国电信星辰MaaS大模型底座对外输出能力，为纺织装备厂商、纺织生产企业提供高质量训练数据，降低AI验布技术研发门槛。下一步，中国电信将持续扩充样本库，丰富面料品类与缺陷类型，推动数据资源共建共享，赋能纺织行业质量管控数字化转型。