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2018年9月13日，历时两个半月，由江苏省无锡经济开发区（太湖新城）与阿里云联合举办的“2018雪浪制造AI挑战”天池大赛在无锡太湖新城圆满落下帷幕。太湖新城作为无锡新的城市中心，近期在打造雪浪小镇，雪浪小镇定位于为无锡乃至全国的制造业数字化升级提供解决方案的平台，继雪浪大会之后，本次大赛也是一次代表性的盛会。 作为国内工业AI领域具有重要影响力的赛事，本次大赛聚合全球尖端人才及优良算法，旨

纯粹的工业制造没有办法有长久的发展过程，转制造为全流程全场景的生产智造才是未来最具竞争力的生产场景，在前面的开发实践中我们已经涉足工业生产场景下进行了很多实地的项目开发，如：PCB电路板缺陷检测、焊接缺陷检测、螺母螺钉缺损检测等等，本文的主要目的就是想要基于v7系列的模型来开发构建纺织生产场景下的布匹瑕疵检测识别系统。 布匹瑕疵检测在我们前面的文章中已经有了相关的实践，感兴趣的话可以自行移步阅读

CNN模型设计 以下是针对布匹瑕疵图像识别的多尺度特征CNN模型的基本设计思路： 输入层： 由于布匹瑕疵的大小和形状可能不同，因此模型应能接受不同尺寸的输入。如果训练数据规模有限，可以考虑使用图像增强技术来提高模型的泛化能力。 卷积层： 使用多个卷积层来提取图像特征。为了捕捉不同尺度的瑕疵，可以在同一层内使用不同大小的卷积核（例如，3x3, 5x5, 7x7）。 池化层： 使用最大池化层

对布匹的疵点数据集进行分析 1. 课题介绍 布匹疵点检验是纺织行业生产和质量管理的重要环节，目前的人工检验速度慢、劳动强度大，受主观因素影响，缺乏一致性。2016年我国布匹产量超过700亿米，且产量一直处于上升趋势，如果能够将人工智能和计算机视觉技术应用于纺织行业，对纺织行业的价值无疑会是巨大的。 通过探索布样疵点精确智能诊断的优秀算法，提升布样疵点检验的准确度，降低对大量人工的依赖，提升布样