深度学习在纺织品缺陷检测中起到了提高检测准确性、实现自动化检测以及增强适应性的作用。以下是具体解释：
1. 提高检测准确性：
深度学习模型通过大规模数据的学习和训练，能够获取更加丰富和复杂的特征信息，从而提高了缺陷检测的准确性。例如，基于Inception-Resnet-v2网络的布匹缺陷判决算法，可以达到准确率99%的效果。
2. 实现自动化检测：
相比传统的人工质检方法，深度学习模型可以实现自动化的缺陷检测，极大地提高了质检效率和生产效率。例如，利用YOLOv8深度学习目标检测算法构建的布匹缺陷检测系统，能够实时检测布匹中的缺陷并通过UI界面进行展示。
3. 增强适应性：
深度学习模型能够处理各种复杂的缺陷类型和不同的光照、角度等环境因素，具有较强的适应性。这意味着深度学习模型可以在不同的纺织品生产环境中，准确地检测出各种缺陷。
深度学习在纺织品缺陷检测中发挥着重要作用，它提高了检测的准确性、实现了自动化检测，并增强了模型的适应性，为纺织品生产的质量控制提供了有力的技术支持。
