布匹瑕疵检测是纺织工业中的关键环节，传统的检测方法主要依赖于人工肉眼检查，这种方式存在效率低下、误检率高、一致性差等问题。随着科技的进步，机器视觉技术和深度学习算法的应用使得布匹瑕疵检测变得更加高效和准确。以下是几种不同的布匹瑕疵检测方法和技术。
1. 基于机器视觉的布匹疵点检测
新视智科推出的基于机器视觉技术的人工智能验布系统是一个典型的例子。该系统由三个主要部分组成：机器视觉部分（包括光源、工业相机等）、机械传输部分（负责布料传输及对边卷布）和机柜部分（包括工控机、光源控制器、显示器等）。系统通过深度学习算法，使机器具备自主学习的能力，从而不断提高检测准确率。
2. 改进YOLOv5的布匹瑕疵检测方法
另一种先进的布匹瑕疵检测方法是改进YOLOv5的方法。这种方法包括输入布匹的RGB图像、训练目标检测网络SE-YOLOv5、检测瑕疵点并输出瑕疵点的位置。实验结果表明，SE-YOLOv5相比原始的YOLOv5具有更好的泛化能力，能够更好地应用于实际的布匹瑕疵检测。
3. 结构纹理法的布匹表面瑕疵检测
还有一种基于结构纹理法的布匹表面瑕疵检测方法。该方法首先对采集到的布匹图像进行总变差正则化方法处理，将图像分解为背景纹理部分和包含瑕疵的结构部分；然后对结构部分做图像增强处理，并通过计算与标准布匹结构部分图像的相关性进行阈值化处理，得到瑕疵区域的二值图像；最后保存记录瑕疵区域的像素坐标信息以备后续处理。
4. 无纺布表面瑕疵检测
无纺布表面瑕疵检测同样重要，传统的人工检测效率低且易出错。现代的无纺布表面瑕疵检测技术可以通过机器智能化进行检测，大大提高检测的效率和准确性。例如，精质视觉专业公司提供的无纺布视觉检测方案，结合国际前沿的AI算法和深度学习技术，可以快速、准确地检测出无纺布表面的瑕疵。
布匹瑕疵检测和表面瑕疵检测技术正在快速发展，从传统的手工检测到现代的机器视觉和深度学习方法，这些技术不仅提高了检测效率和准确性，还降低了人力成本，对于提升产品质量和竞争力具有重要意义。
