在纺织产业中，织物缺陷的检测是至关重要的工序。传统的人工检测方式面临诸多挑战，如劳动强度高、检测速度慢、漏检和误检率高等。得益于计算机图像处理技术的进步，基于机器视觉的检测技术已广泛应用于织物缺陷检测领域。

系统构成

一个典型的织物缺陷检测系统包含以下几个主要部分：

1. 光源：确保提供均匀稳定的光照，以保证图像质量。

2. CCD线阵相机：负责捕捉织物的图像，其中分辨率和扫描速度是关键性能指标。

3. 图像采集处理卡：将模拟信号转换为数字信号，并进行初步处理。

4. PC主机：运行图像处理算法，执行缺陷检测与分类任务。

5. 编码器：同步图像采集与织物运动，确保图像采集的准确性。

检测算法

1. 灰度共生矩阵：通过分析图像纹理特征，识别出缺陷区域。

2. 支持向量机：一种机器学习技术，用于对缺陷进行分类。

3. U型注意力门自编码器：一种深度学习算法，旨在提升检测的准确性和适用性。

4. 改进的YOLOv7算法：通过引入注意力机制和定制探测头，增强了小目标检测的精度。

检测流程

1. 图像采集：利用CCD相机采集织物图像。

2. 预处理：对采集到的图像进行去噪、增强等预处理步骤。

3. 特征提取：运用上述算法提取图像特征。

4. 缺陷检测：通过机器学习或深度学习算法识别缺陷。

5. 缺陷分类：对检测到的缺陷进行分类，例如破洞、污渍、色差等。

6. 结果输出：输出检测结果，以便进行后续处理或质量控制。

优势

1. 提升检测精度：机器视觉系统可以实现高精度的缺陷检测，显著降低漏检和误检率。

2. 提升生产效率：自动化检测系统可实现全天候连续检测，大幅提高生产效率。

3. 数据驱动：通过数据分析，可以优化生产工艺，提升产品质量。

应用实例

1. 纺粘无纺布瑕疵分析解决方案：结合机器视觉技术和深度学习算法，实现对纺粘无纺布表面瑕疵的实时检测与分析。

2. 基于YOLOv8的布匹缺陷检测系统：运用YOLOv8算法，实现对布匹缺陷的实时检测与分类，并提供详尽的缺陷信息和置信度评估。总结来看，运用机器视觉技术的织物瑕疵检测方法显著提升了检测的准确性与生产效率，成为推动纺织业向智能化和高质量发展方向的关键技术支撑。