智能视觉技术在面料瑕疵检测中的应用与优化实践

现代纺织生产中，面料瑕疵检测已从传统人工目视逐步转向高速工业相机结合深度学习算法的自动检测系统，可稳定识别断经、纬档、污渍、色差等20余类常见缺陷。

核心技术包括高分辨率线阵相机、多光源成像方案与YOLO系列或U-Net模型的缺陷分割，通过实时图像处理实现每分钟数百米布面的全幅检测，误检率控制在0.5%以内。

实际应用中，系统集成MES后可自动标记瑕疵位置、生成质量报告并触发剔除或降级处理，有效降低人工成本并提升成品一致性。