业务背景：纺织面料生产企业，主营针织、梭织面料，拥有数十条织造与后整理产线，日产量数十万米，产品质量影响下游服装、家纺客户交付。
立项原因：传统验布依赖人工目检，面料高速运行时缺陷转瞬即逝，漏检率高；且检测标准因人而异，质检人员劳累后准确率明显下降。面料的破洞、油污、色差等问题常被放行至下游，导致整卷面料退货，造成巨大经济损失，质检效率与质量稳定性成为突出痛点。
行业场景：面料经织造、染色、定型后，以高速通过验布工位，需实时识别破洞、断纱、结头、油污、脏污、色差、横档等十余种常见疵点。
系统解决方案：上线本瑕疵检测系统后，实现高速在线自动检测，与验布机无缝对接，实时报警与疵点标记，漏检率大幅下降，检测标准统一，质检人力显著减少，检测数据自动生成报表，为工艺改进提供依据，大幅降低客诉与退货率。
本系统基于机器视觉与深度学习算法，实现产品表面缺陷的自动检测与分类。
核心功能：
- 缺陷精准识别：快速检测划痕、凹坑、脏污、毛刺、色差、异物等常见表面缺陷，识别准确率高
- 实时在线检测：支持高速产线毫秒级实时检测，无缝对接生产线，不影响生产效率
- 智能分类定级：自动判定缺陷等级（轻微/严重/报废），支持不良品筛选与可视化标注
- 灵活定制适配：支持多行业、多材质、多规格产品，可定制检测标准与光学方案
- 数据统计分析：自动生成检测报表与缺陷趋势分析，助力工艺优化与质量追溯
系统可替代传统人工目检，大幅降低漏检率，提升良率与质检效率，助力企业实现智能化质量管理。
我方负责任务：成像方案设计与选型、算法开发、系统集成与现场调试三大核心环节。上游机械设计与产线改造由客户或第三方配合完成。
核心技术栈：工控机为运算平台，搭配工业面阵/线阵相机与定制光源；图像处理基于OpenCV，缺陷检测采用PyTorch深度学习模型（如YOLO系列），模型经自建数据集训练并量化压缩后部署，兼顾准确率与检测速度。
系统架构：相机采图→上位机图像预处理→深度学习模型推理→缺陷分类定位→实时报警与结果输出，并同步采集数据生成报表。
项目亮点：实现高速产线毫秒级实时检测，准确率高、漏检率低；支持多品类面料模型自由切换。
项目难点：高速运行下运动模糊与曝光控制难度大；样本缺陷种类多、分布不均，模型训练需平衡精度与过检率；现场环境与产线节拍多变，需反复联调优化。
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