河北工业大学人工智能与数据科学学院光伏科技队为深入研究工厂自动化改造的现状和印刷过程中缺陷检测技术、解决印刷过程中的技术难题，于2020年7月21日来到石家庄市栾城区北方海德印刷厂和河北省邯郸市邯山区龙恒彩印厂进行实地考察。
7月21日上午，调研团队来到石家庄市栾城区北方海德印刷厂，通过采访员工、参观流水线、实际操作等了解了印刷厂自动化程度，重点调研了印刷过程中缺陷检测和弥补技术。据技术人员介绍，现在的缺陷检测主要靠人工检测。书籍缺陷主要出现在人工过程，可能会出现少插入印张、折页折反等情况。因为纸张非常薄，非常轻，通过测量高度、重量等方法检测缺陷误差很大。所以印刷厂现在采取的检测方法是：除了规范操作避免错误之外，每批书装订之前还会进行抽检，有专人逐页检查。虽然这种检测方法在一定程度上避免了错误的扩大化，但仍然存在着误差较大，检测效率较低的问题。
7月21日下午，光伏科技队来到河北省邯郸市邯山区龙恒彩印厂，负责人向团队介绍了广告从设计到印刷成品的详细过程，企业面对的最主要问题是在印刷过程中，虽是用电脑调墨，但是印刷品常常会出现套印不准、飞墨、刮伤、粘脏、起皱、污点等印刷缺陷。然而企业主要采用人工随机抽样离线检测，印刷品质量受人的主观判断影响较大，很难保证印刷产品的准确性与一致性，离线检测时间长，印刷缺陷得不到及时纠正。
通过对两个企业的走访调查，我们发现这两家印刷厂存在一个共性问题：许多的检测环节仍采用人工质检的方式，虽然有相关仪器的帮助，但是人工质检仍然存在着较大的误差，且检测效率低下，造成生产效率低下、质量合格率偏低等问题，难以满足生产高质量产品的要求。
针对以上问题，团队基于图像大数据和机器学习驱动的工业生产制造缺陷智能检测技术，结合此前河北工业大学与英利对接的案例，提议可以通过计算机来模拟人的视觉功能，在机器上加上“眼睛”，通过这个“眼睛”获取对象的图像信息，提取有用信息对其进行分析处理，并依据规则做出判断，完成质量检测。
工业生产制造缺陷智能检测技术可以有效降低用工成本，降低检测岗位的劳动强度，减少1/2检测工人，随着数据库检测和软件升级，可逐渐取代更多检测工人；提高产品质量，可以按要求使缺陷检测更加准确，使产品质量提高；提高检测效率，开发具有自主产权的核心“算法”机器人系统，可以实现快速、准确持续的检测分类；根据检测结果，为客户建立缺陷数库，方便QC部门定期结合数据对生产及设备情况进行分析，从根源上降低次品率，提高精益化生产。
本次调研中，团队成员近距离观察了印刷过程，更清晰地了解到检测过程中存在的问题，并根据所学知识及经验依托于团队技术为改进缺陷检测过程提供了方案，真正做到了学以致用。
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