5月29日中国硅酸盐学会玻纤分会工作会议及全国玻璃纤维专业情报信息网第39届年会在重庆顺利召开。西安获德图像技术有限公司（以下简称：西安获德）同380余位引领中国玻纤产业发展的业界专家及企业代表齐聚一堂，共同探讨中国玻纤行业的发展与智能制造的未来。

    我国经济发展已进入新时代，玻纤工业也跨入了一个新的发展时期，提高行业自主创新能力、提升装备技术水平、加大节能减排力度是我国玻纤行业在新时期实现可持续发展的重要途径。

    中国玻纤60年，玻纤工业从无到有，从借鉴吸收到自主创新，从跟跑、并跑、再到领跑，以跃升为全世界玻璃纤维第一生产大国，并且通过全行业进行产业结构调整，努力向玻纤“智造”强国华丽转变。
“智造”先行者，西安获德首将人工智能深度学习技术引入玻纤行业
西安获德一家以人工智能、机器视觉技术为核心，致力于各种自动检测设备研发的高新技术企业。其：
    ●  拥有十余年玻纤产品检测经验积累，可快速定制解决方案。
    ●  专业高效的研发团队，解决用户生产过程中遇到的技术难题。
    ●  专注人工智能、机器视觉算法及核心技术，推进玻纤企业向智能制造企业转型，提高企业生产力及竞争力。
    ●  丰富的玻纤检测成功案例，为客户提供真正意义上从设计到工程制作、现场搭建一体化服务。
    会议上，西安获德首次向大家展示了其利用深度学习的神经网络算法在玻纤产品外观缺陷的数据特征学习和识别上达成的显著效果。

西安工程大学教授/硕士生导师景军锋代表西安获德做主题演讲《管纱及电子布外观缺陷视觉检测系统研究》

人工智能在玻纤行业的缺陷定位、检测以及分类中的应用
基于人工智能管纱缺陷分类识别：

瑕疵图像采集→特征提取→分类结果

    利用人工智能深度学习算法实现管纱缺陷的检测与分类，目前检测准确率已达到99%，分类准确率98%。

西安获德打造首个玻纤行业绿色智能工厂（示意图）

基于人工智能电子布外观缺陷检测：

电子布缺陷检测，传统检测的局限性
    1.疵点种类众多，特征区分度小，传统机器学习方法分类准确率太低
    2.需要人工提取特征，无法完整的表达不同类别的区分
    3.需要先检测到疵点，在进行分类，无法同时进行，效率低

    4.无法对电子布进行准确的打分和评级

    在中国制造2025的大背景下，机器视觉技术已长期应用在工业自动化系统中，但随着玻纤产业发展，其已不能完全满足客户需求，基于人工智能深度神经网络，能进一步提升玻纤瑕疵识别准确率， 助力企业向智能工厂转型，提高生产力、竞争力。全国玻璃纤维专业情报信息网顾问姜肇中也    在总结会议中表示，未来玻纤行业需将创新的重点放在应用的开发、绿色生产、智能制造、产业链合作协调等方面。