染整智能识别与分析系统项目可行性研究报告
思瀚产业研究院    2025-12-23

基于迎丰股份在纺织印染领域长期积累的行业经验与现有技术资源，充分结合人工智能前沿发展趋势，公司拟规划实施染整智能识别与分析系统项目。本项目旨在研发并部署一套服务于纺织染整领域的视觉识别与分析系统。通过深度学习海量的历史面料图像数据，结合多维特征信息，构建一个能够快速、精准识别与解析新型面料的智能系统。

本项目以高分辨率布面图像为核心，融合色彩、纹理及历史工艺等多源数据，构建人工智能驱动的面料智能解析系统。系统可对新型面料的可视特征（如织造结构、表面纹理、颜色倾向等）进行快速识别，并结合企业积累的工艺-性能数据库，辅助推断其可能的纤维类型、功能处理方向及整理工艺路径，显著提升研发响应效率。

对于纤维成分等非可视属性，系统将作为前端筛查工具，引导后续实验室精准检测，形成“AI 初判+仪器验证”的高效协同流程。此举旨在改变传统依赖人工感官判断与经验估测的研发模式，该模式因存在主观性强、可复现性低、工艺参数难以量化等缺陷，严重制约了打样效率的提升与工艺方案的持续优化。基于该系统对全球面料数据的持续学习与迭代，系统能够提供客观、量化、可追溯的分析结果，从而显著提升新品研发的起点精度，缩短打样周期，并有效降低试错成本。

本项目建成后，将成为公司产品开发的核心智能助手，为研发决策提供可靠的数据支持，推动研发创新从“经验”驱动向“数据+智能”双轮驱动转型。项目所积累的数据资产，也将构成公司重要的长期竞争力。

本项目具体建设内容包括以下三大模块：1）数据资产采集与构建：准备高质量、行业专属的训练数据集，将采集的面料样本属性信息转化为可供系统学习的多维度标注数据。2）核心算法与模型开发：研发能够精准识别新型面料的视觉识别与分析模型。3）内部测试、验证与系统部署：验证模型的准确性与有效性，并将其集成至现有生产管理系统，实现数据互联互通。

本项目总投资额为 6,000.00 万元，计划项目建设周期为 24 个月。

2、项目实施的必要性分析

（1）践行行业数字化转型，构筑公司核心竞争力

在数字经济浪潮下，企业数字化转型已从“可选项”变为“必答题”。尤其对印染这类传统制造行业而言，单纯的生产自动化已难以构建持续竞争优势，必须向以数据智能为核心的深度数字化进阶。2021 年 6 月，中国纺织工业协会《纺织行业“十四五”发展规划》即明确企业要加强大数据、人工智能等智能制造应用关键技术在纺织行业的深入融合，提升行业的数字化、智能化基础能力。

2025 年 6 月，工信部等六部门发布《纺织工业数字化转型实施方案》，提出企业要深化人工智能赋能应用，加大计算机视觉技术在织造环节的应用，实现用户需求图案的快速创造和颜色的精准识别，建立纺织行业大模型等。

公司拟投建的染整智能识别与分析系统项目，正是践行行业数字化转型的关键抓手。本项目旨在利用人工智能技术，通过深度学习海量历史面料的多维态数据，构建一款视觉识别与分析系统，实现对新型面料的快速、精准识别与综合判断，突破传统依赖老师傅“眼看、手摸、经验估”的主观判断模式，为新品开发提供可靠的数据支撑和决策依据，推动公司研发创新从“经验驱动”向“数据+智能”双轮驱动转型升级。同时，本项目沉淀的数据资产将成为构筑公司持久竞争力的关键。

（2）提升研发决策科学性，破解经验依赖瓶颈

目前，公司在面对新型面料或客户来样时，对面料材质、颜色特征、组织结构及功能属性的初步判断仍主要依赖技术人员的经验评估，即通过目测、手感等方式完成基础判别。该模式在长期实践中积累了一定有效性，但受限于个体经验差异，存在主观性强、判断标准不统一、信息记录不完整等问题。尤其在处理含有新型纤维（如生物基纤维、可降解材料）或复杂混纺结构的样品时，误判可能导致后续染整工艺选择偏差，进而影响打样效率与成品质量稳定性。

随着下游服装客户采用“小批量、多批次、快翻单”的运营模式，对上游供应商的研发响应速度和一次打样成功率提出了更高要求。若前期信息识别不准确，将直接导致试样失败、资源浪费和交付延期。在此背景下，仅依靠人工经验已难以满足高质量、高效率的研发需求。

建设基于人工智能技术的面料识别与分析系统，能够通过对面料特征和历史数据的学习，辅助输出更为客观、一致的初步分析结果，减少因人为因素造成的误判风险。系统可在较短时间内提供关于纤维类型倾向、颜色构成、表面纹理等关键特征的信息参考，为研发人员制定工艺方案提供数据支持，从而提升研发流程的科学性与可重复性。

3、项目实施的可行性分析

（1）人工智能核心技术持续突破，为项目实施提供可靠技术路径

近年来，以 Transformer 架构为核心的大模型技术实现了跨越式发展。GPT、BERT、LLaMA、通义千问、盘古大模型等代表性成果展示了大模型在语义理解、上下文推理、知识迁移和生成能力方面的强大表现。这些模型不仅能够精准识别文本、图像、语音等多种模态信息，还能进行跨模态融合分析，实现复杂场景下的智能决策支持。

以 Transformer 架构为核心的先进大模型具备强大的视觉表征学习与多模态融合能力，能够高效处理和学习海量面料图像数据，并结合成分信息、色彩与图案设计、布面状态（如柔软度、挺括性）、功能性特征（如防水、抗菌、抗皱）等多源异构数据，构建全面的面料知识理解体系。

通过自监督预训练与跨模态对齐机制，可深入掌握不同纤维材质（如棉、麻、丝、化纤）在微观纹理与宏观视觉表现上的差异规律，识别各类织造结构（如平纹、斜纹、缎纹）的几何特征，理解染整工艺（如活性染色、数码印花、后整理处理）对颜色还原度、表面光泽与质感的影响模式，并建立功能特性与视觉-触觉感知之间的关联映射。这些能力使得构建一个垂直领域专用的智能识别与分析系统成为可能，且具备较高的准确率。

人工智能大模型技术的不断成熟，特别是在图像识别、多模态分析方面的显著突破，为部署染整智能识别与分析系统项目提供有效保障。

（2）长期积累的行业数据资源为模型训练奠定坚实基础

公司长期深耕印染加工业务。经过多年研发与生产积淀，公司积累了大量关于布料特性、工艺参数、质量检测与成品表现的全流程数据，形成了覆盖棉、麻、丝、毛、化纤及其混纺面料的完整技术资料。

这些经验不仅体现在标准操作流程中，更沉淀于技术人员对面料视觉表现与物理性能之间关系的直观判断能力——例如通过布面光泽判断助剂类型、依据纹理清晰度推测定型温度、根据色相偏差反推染料批次差异等。这种“眼学+经验”的专业能力，正是训练该系统模仿并超越人工判别的核心参照。

企业可将这些隐性知识转化为标注数据（如为图像打上成分标签、色彩分类、工艺路径等），作为监督信号用于模型训练，使模型逐步习得专家级的识别逻辑。此外，长期的生产实践经验，为公司储备了海量、多样且高价值的各类数据资源，其中就包括大量的面料样本，这些构成了训练高质量模型不可或缺的“燃料”。

综上，长期的行业积淀为公司染整智能识别与分析系统的训练与验证提供了高质量的数据基础，也为项目的顺利实施和持续迭代提供了坚实支撑。

（3）利用智能识别技术提高对织物结构染色整理、状态的识别化能力，为研发、生产、检测等各环节提供底层数据和认知能力

长期以来，印染行业在面料特征识别、工艺制定与质量评估等环节高度依赖技术及生产人员经验，存在主观性强、标准不统一、经验难以系统沉淀等问题，影响了产品性能一致性与交付稳定性。尤其在处理新型纤维或面对模糊、多变的客户需求时，人工判断容易出现偏差，导致染色效果不达标、后整理性能失控，进而引发返工、打样周期延长甚至交付延误。

随着服装消费市场向“小批量、多品种、快翻单”的趋势加速演进，下游市场对面料研发、织造和染整加工的响应速度、色彩还原精度、批次稳定性及交期保障提出了更高要求。在此背景下，传统依赖“眼看、手摸、凭经验估算”的作业模式，在工艺复现性、跨班组协同效率以及异常问题的快速识别与处置等方面已显现出明显短板，难以有效支撑高频次、高质量、短周期的订单交付需求。因此，推动工艺决策与质量控制向标准化、数字化升级，已成为公司提升服务能级、强化交付保障能力的关键路径。

为提升公司研发起点的科学性与工艺还原的准确性，增强公司在高附加值产品领域的综合竞争力，尤其是应对新型面料印染需求的响应能力，公司规划实施“染整智能识别与分析系统项目”。该项目旨在借助人工智能技术，通过深度学习海量历史面料多模态数据，构建一款染整智能识别与分析系统，实现对新型面料的快速、精准识别与综合判断，进而缩短打样周期，降低试错成本。

随着模型持续学习新样本，其识别精度与泛化能力将不断提升，逐步成为公司新产品开发的关键智能助手，为技术研发提供可靠的数据支撑与科学决策依据，加速推动研发创新从“经验驱动”向“数据驱动+智能驱动”深度融合转型。

4、项目投资概算

本项目总投资额为 6,000.00 万元，拟全部使用募集资金。

5、项目的效益情况

本项目是公司践行纺织工业数字化转型，为染整加工业务赋能的重要基础，不产生直接的经济效益。

6、项目的审批、备案程序

本项目不涉及土地、环保等部门审批。公司将按规定履行项目所需的备案或审批程序。

此报告为正式可研报告摘录公开部分。定制化编制政府立项审批备案、资产转让并购、合资、资产重整、IPO募投可研、国资委备案、银行贷款、能评环评、产业基金融资、内部董事会投资决策等用途可行性研究报告可咨询思瀚产业研究院。