一、企业概况

江苏恒力化纤股份有限公司是国内聚酯化纤行业头部企业、国家级智能工厂、国家技术创新示范企业，拥有全球领先的高性能工业丝、聚酯长丝、DTY加弹丝生产线，整体产能规模达80万吨。企业自主搭建HENGLINK恒力工业互联网平台，实现生产设备数控化、联网率100%，为智能制造、质量数字化管控落地筑牢硬件与平台基础。

化纤行业属于典型的连续性流程制造，产品外观质量直接决定产品等级与市场口碑，丝饼毛丝、油污、成型不良等细微缺陷，是影响产品品质的核心痛点。长期以来行业依赖人工目视质检，存在效率低、误差大、漏检率高、质量管控滞后等普遍问题。为此，恒力化纤依托人工智能、机器视觉、工业互联网、数字孪生等技术，打造基于AI视觉的化纤生产质量管控智能体系统，实现质检环节无人化、质量分析智能化、工艺调控自主化，完成从“事后人工检错”向“事前预警、事中调控、事后溯源”的质量管控模式革新。

二、建设背景与行业痛点

传统化纤生产质检模式以人工目视检测为核心，难以适配企业规模化、高品质、柔性化生产需求，核心痛点突出。一是检测效率低下，人工单丝锭检测耗时约15秒/个，整车丝检测需10分钟，质检人员日均高强度目视检测2500锭，劳动强度极大。二是质检精度不稳定，资深工人缺陷识别上限仅90%，0.2mm级细微毛丝、隐性油污、轻微绊丝极易漏检，且人工判定受情绪、视力、经验影响，质量标准不统一。三是质量闭环缺失，缺陷数据依靠人工纸质记录，数据反馈滞后数小时，无法及时指导工艺调参，易引发批量次品问题。四是人力成本压力突出，各产线需配置专职质检班组，重复性高强度岗位招工难、人员流失率高，制约企业降本增效。

为彻底破解行业共性难题，恒力化纤启动智能质检升级工程，从2018年试点布局AI视觉检测设备，2021年完成加弹车间全线智能化改造，2025年全面迭代升级为AI视觉质量管控智能体，构建全流程、全链路、自迭代的智能质量管控体系。

三、总体架构与技术方案

本次搭建的AI视觉质量管控智能体，以恒力HENGLINK工业互联网平台为核心底座，采用“硬件感知+AI推理+平台联动+业务自治”四层架构，融合3D多角度机器视觉、大小模型协同推理、数字孪生、生产系统联动等核心技术，实现质检、分析、预警、调优、追溯全流程自主可控。

（一）硬件感知层：全域高清视觉采集

针对POY原丝、DTY加弹丝、工业丝饼三类核心产品，全线部署一体化智能外检工作站。通过360°环形高清工业相机阵列，实现丝饼上下、侧面、纸管多维度同步成像，单次采集十余张高清图像；搭配自适应环形无影光源，有效消除丝饼褶皱、反光干扰，可精准捕捉0.2mm级细微缺陷。同时配套AGV自动转运、机械臂自动上下料设备，结合条码、芯片自动识别技术，为每只丝锭绑定唯一数字身份ID，实现单品全生命周期溯源，搭配双通道分拣机构，自动完成合格品通行、缺陷品分流复检。

（二）AI算法推理层：智能体核心大脑

创新采用云端大模型+边缘小模型协同推理架构，打造自主学习、自主决策的质检智能体。一是图像预处理子智能体，自动完成图像灰度转换、背景裁剪、缺陷特征增强，有效提升复杂场景下的识别精度。二是边缘轻量化检测模型，部署于产线边缘端，实现2.5秒单锭毫秒级快速判定，全覆盖毛丝、油污、塌边、凸边、绊丝、纸管破损等全品类外观与工艺缺陷，满足产线高速生产节拍。三是云端缺陷大模型，依托全厂千万级化纤缺陷样本库，持续学习人工复检标注数据，可根据不同产品、不同客户标准迭代优化检测阈值，适配柔性生产需求。四是分级决策智能体，自动区分致命缺陷、轻微瑕疵、疑似缺陷三类问题，分别执行自动拦截、降等分流、人工复核的分级处置策略。

（三）平台协同层：全系统数据互联互通

智能体深度对接工厂MES、DCS、WMS、ERP及数字孪生系统，打通生产、质检、仓储、管理全链路数据壁垒。对接MES系统，关联丝饼对应的机台、温度、卷绕速度、拉伸比等核心工艺参数；对接DCS控制系统，批量缺陷超标时自动推送预警信息，触发工艺异常提醒；对接仓储与ERP系统，实现缺陷产品自动等级标记、全流程溯源；依托数字孪生模块，构建虚拟可视化车间，实时展示各产线缺陷率、缺陷类型分布，实现质量状态全局可视化监控。

（四）业务应用层：全流程自治管控

智能体具备四大自主管控能力，彻底改变传统被动质检模式。一是实时检测自治，7×24小时不间断无人值守检测，适配全天候连续生产；二是数据统计自治，自动生成班次、机台、品类质量报表，精准统计缺陷Top成因；三是工艺优化自治，针对单台设备重复出现的同类缺陷，智能输出温度、张力、卷绕参数调优建议，实现工艺前置调控；四是全链追溯自治，每只丝饼建立数字档案，生产、检测、出库全流程可溯源，快速响应客户质量异议。

四、实施历程

项目采用“试点先行、规模化推广、迭代升级”的落地思路，分三个阶段稳步推进。2018年为试点探索阶段，在加弹车间小批量部署初代视觉检测设备，搭建基础缺陷样本库，替代部分人工质检，检验效率提升30%，验证了AI质检技术的可行性。2021-2023年为规模化落地阶段，完成加弹车间全线改造，实现6套智能外检系统全覆盖，同步推广至长丝、工业丝车间，实现“落筒-视觉检测-自动包装-立体库”黑灯生产流转，相关场景获央视《智造中国》专题报道。2025年至今为智能体升级阶段，完成大小模型协同架构迭代，从单一图像识别设备升级为具备数据分析、智能决策、工艺自治的质量管控智能体，构建完整的质量智能闭环体系。

五、实施成效

（一）检测效率大幅提升

AI智能体单丝锭检测时长从人工15秒压缩至2.5秒，单整车检测时间从10分钟缩减至2.5分钟，单条产线检测吞吐量提升30%以上，完美匹配工厂满负荷连续生产节奏，彻底解决人工质检效率瓶颈。

（二）质检精度标准化升级

系统对致命疵点检出率达100%，整体缺陷识别准确率99.2%，可稳定识别0.2mm细微缺陷，误判率控制在5%以内。彻底消除人工主观判定偏差，统一全厂质检标准，杜绝批量漏检、错检问题，产品综合合格率提升至99.2%。

（三）降本增效成果显著

项目落地后，质检岗位用工减少95%，大幅降低高强度用眼岗位人力成本与招工压力。同时实现质量问题前置预警，批量不良品风险大幅降低，工艺调整响应速度从小时级缩短至分钟级，设备故障停机率下降30%，全厂整体生产效率提升14%，全员劳动生产率提升15%。

（四）质量管控模式革新

通过智能体实现质量数据、工艺数据、设备数据深度融合，质量管控从传统“事后查漏”转变为“事前预警、事中调控、事后溯源、持续优化”的数字化闭环模式，构建了化纤行业精细化质量管控新范式。

六、技术创新与行业示范

（一）技术创新

一是构建化纤行业专属多模态缺陷样本库，沉淀千万级POY、DTY、工业丝缺陷数据，适配不同原料、工艺、产品规格的质检需求，模型可持续自主迭代优化。二是创新边缘+云端协同推理架构，兼顾产线实时检测的高效性与模型迭代的精准性，无需停机即可完成算法升级。三是实现质量与工艺联动自治，突破传统AI视觉仅检测识别的局限，具备缺陷成因分析、工艺参数优化、异常预警决策能力。四是适配柔性化生产场景，支持上百种化纤产品质检标准一键切换，可快速匹配高端客户定制化质量要求。

（二）行业示范

本项目是人工智能、机器视觉、工业智能体技术在化纤流程制造质量管控领域的标杆落地案例，完全契合工信部“人工智能+纺织”产业升级行动要求。项目打造了可复制、可推广的化纤行业AI智能质检整体解决方案，有效解决了行业人工质检效率低、精度差、管控滞后的共性痛点。通过智能化改造推动化纤产业从粗放式生产向精细化、数字化、智能化智造转型，为纺织化纤制造业数字化升级、质量管控体系革新提供了优质示范。

七、项目佐证

本项目落地成果先后获央视财经《智造中国》专题报道、地方官方媒体智能制造专项报道，多次收录于企业智能制造成果白皮书及行业标杆案例集，是恒力化纤国家级智能工厂的核心特色应用场景，技术成熟度高、落地成效显著、行业推广价值突出。

案例源自《2025 年人工智能应用典型案例》，内容由新工业网根据公开资料整理。