机器视觉在优化纺织品的质量检验流程方面发挥了关键作用。以下是具体的优化方式：
1. 提高检测精度与效率：
机器视觉系统通过高速摄像和图像处理技术，可以对纺织品进行全面、细致的检测，有效发现如破洞、污渍、色差、松边、未封边、线头等各类瑕疵。
相较于传统人工检测，机器视觉的检出率显著提高，可达99.9%，且检测速度更快，是人工的3-5倍。
2. 实现24小时不间断检测：
机器视觉系统能够24小时不间断地自动检测，不受疲劳和注意力集中的限制，从而确保检测的稳定性和一致性。
3. 智能化识别与分类：
系统能够提取纺织品的纹理、颜色、图案等特征，用于识别和分类不同的质量问题。
通过深度学习技术，系统可以不断提高检测精度，实现对疵点的持续训练和识别。
4. 非接触式测量与数据分析：
机器视觉技术可以非接触式地测量织物的经纬密度、纹理一致性等，提高测量精度并减少人为误差。
系统还能统计记录检测数据，帮助分析产品质量，实现生产信息化。
5. 实时报警与智能分拣：
检测到疵点时，系统可以根据设定进行相应动作，如报警、停机等，及时通知操作人员处理。
在纺织品的分拣环节，机器视觉技术也能实现自动化识别、分类和包装，提高分拣效率和准确率。
机器视觉通过提高检测精度与效率、实现24小时不间断检测、智能化识别与分类、非接触式测量与数据分析以及实时报警与智能分拣等方式，显著优化了纺织品的质量检验流程。
