1. 布匹瑕疵检测技术的普及率
随着人力成本的上升和人工检测问题的凸显，越来越多的工厂开始利用机器视觉技术来替代人工进行布匹瑕疵检测。这种趋势在全球范围内逐渐普及，特别是在纺织工业发达的国家和地区。
新视智科的AI验布系统：新视智科推出了一种基于机器视觉的AI验布系统，采用深度学习算法提高布匹疵点检测的准确率。该系统实现了高检出率、高精度和高速度的自动化检测，显著节省了人力成本，并具备多种实用功能.
基于多尺度融合的布匹瑕疵检测技术：一些研究者提出了基于改进的YOLOv5网络的算法模型DD-YOLOv5，用于花色布匹瑕疵检测。这种方法在处理小目标、种类分布不均等问题上表现出色.
结构纹理法的布匹表面瑕疵检测：一种基于结构纹理法的布匹表面瑕疵检测方法被提出，通过图像分解和增强处理，能够有效地检测布匹表面的瑕疵区域.
2. 表面瑕疵检测算法
布匹表面瑕疵检测算法的发展迅速，多种方法和技术被应用于提高检测的准确性和实时性。
基于深度学习的算法：
Faster R-CNN：Faster R-CNN是一种卷积神经网络，广泛应用于目标检测任务。在布匹瑕疵检测中，Faster R-CNN通过特征金字塔网络和多尺度特征差异网络，提高了检测的准确率.
YOLOv5：YOLOv5是一种实时目标检测算法，通过改进的骨干网络和上下文变换器网络（CoTNet），在处理花色布匹瑕疵检测中表现出色.
基于传统图像处理的算法：
灰度共生矩阵（GLCM）：灰度共生矩阵是一种二阶统计方法，用于描述图像中像素灰度的变化和位置分布关系。通过计算GLCM，可以提取出布匹表面的纹理特征，进而检测出瑕疵区域.
Gabor滤波器：Gabor滤波器是一种多分辨率的二维滤波器，能够有效提取布匹表面的纹理特征。通过多尺度的Gabor滤波器处理，可以检测出各种类型的布匹瑕疵.
频域分析：
频谱分析：通过对布匹图像进行频域分析，可以检测出疵点的频率响应。含有疵点的布匹频谱图中会出现明显的高频响应，与正常布匹的频谱图有显著差异.
3. 总结
布匹瑕疵检测技术的普及率正在逐步提高，特别是在自动化和智能化的推动下，越来越多的工厂采用了机器视觉技术。表面瑕疵检测算法也在不断发展，从传统的图像处理方法到现代的深度学习技术，都为提高检测的准确性和实时性提供了有力支持。未来，随着技术的进一步成熟，布匹瑕疵检测的普及率和检测效果有望进一步提升。
