使用视觉检测系统进行纺织品瑕疵检测，主要可以通过以下步骤进行：
1. 图像采集：
在布料生产线的上方架设相机，实时拍摄流水线上生产的布料的表面图像。
2. 图像预处理：
使用高斯滤波等方法消除背景纹理的干扰，平滑图像，以便后续处理。
3. 特征提取：
应用Canny边缘检测等方法凸显缺陷，注意高低阈值的设置，以准确识别瑕疵边缘。
也可以将图像从RGB颜色空间转换到其他颜色空间（如Lab或YUV），以更好地凸显某些类型的瑕疵（如油污和亮团）。
4. 瑕疵识别与分类：
利用各种图像处理算法对布料表面图像进行处理和识别，检测当前布料表面是否存在缺陷。
基于深度学习的目标检测方法，如卷积神经网络，可以用于深度特征提取和目标定位，实现更准确的瑕疵识别。
5. 结果标记与记录：
对识别出的瑕疵进行轮廓查找、筛选，并标记出瑕疵的位置、大小和类型等详细信息。
机器视觉系统可以记录每一批检测数据和结果，方便后续产品质量跟进与分析。
使用视觉检测系统进行纺织品瑕疵检测还具有以下优势：
检测速度快：检测系统可对材料进行高速、24小时连续检测，提高生产效率。
检测精度高：通过自研Ai智能算法对图像进行处理和分析，能够准确识别出瑕疵，避免误判和漏检。
成本低：全天连续不间断检测，降低了人员等成本，同时减少了因人为因素导致的生产损失。
使用视觉检测系统进行纺织品瑕疵检测是一种高效、准确且成本效益高的方法。
