經(jīng)編織物表面瑕疵檢測系統(tǒng)是利用機器視覺技術(shù)來自動化檢測紡織品表面缺陷的一種系統(tǒng)。這些系統(tǒng)能夠提高檢測的效率和準確性，同時減少人工檢測的成本和主觀性。以下是一些關(guān)鍵點和應用案例：

1. 系統(tǒng)組成：經(jīng)編織物表面瑕疵檢測系統(tǒng)通常由數(shù)字攝像機、大容量存儲器、計算機及輸出設(shè)備等四部分組成。這些系統(tǒng)能夠在織機上對織物疵點進行在線檢測和分類，并及時發(fā)出信號，幫助操作人員處理故障。

2. 檢測類型：系統(tǒng)能夠檢測包括坯布、成品布、床單、服裝面料、染色布、裝飾布、工業(yè)用布、輪胎簾子布、勞動布等各類織物的表面缺陷。常見的織物瑕疵包括經(jīng)向疵點、緯向疵點、區(qū)域類疵點和離散類疵點，如斷經(jīng)、粗經(jīng)、油污、小毛球等。

3. 技術(shù)應用：在實際應用中，例如福建省晉江市華宇織造有限公司開發(fā)的“面向經(jīng)編智能化生產(chǎn)的機器視覺在線檢測關(guān)鍵技術(shù)及產(chǎn)業(yè)化”項目，利用紅外激光和LED光源輔助整經(jīng)斷紗快速檢測系統(tǒng)設(shè)計方法，研發(fā)紗線運動快速跟蹤算法及斷紗智能判斷算法，實現(xiàn)了高靈敏度的整經(jīng)斷紗自停檢測。

4. 算法研究：研究者們開發(fā)了基于機器視覺的織物瑕疵檢測算法，如使用Gabor濾波器和HOG特征提取相結(jié)合實現(xiàn)織物圖像的疵點檢測算法。這些算法在實驗測試中顯示出了有效性，并且能夠滿足織布速度在3m/min以下的檢測實時性要求。

5. 深度學習應用：深度學習技術(shù)也被應用于經(jīng)編織物表面瑕疵檢測中，例如使用YOLO（你只看一次）神經(jīng)網(wǎng)絡進行快速檢測，以及利用深度學習的方式對檢測到的缺陷位置進行再次檢測，以提升算法的魯棒性。

6. 系統(tǒng)特點：經(jīng)編織物表面瑕疵檢測系統(tǒng)的主要特點包括能夠完全代替人工檢測，快速反應時間以最小化疵點長度，能夠在惡劣環(huán)境下長時間工作，非接觸式監(jiān)控，以及高信息化程度的操作。

7. 實際效益：這些系統(tǒng)能夠最大限度地減少疵點對織物質(zhì)量造成的損害，并盡可能保證生產(chǎn)效率、提高織造、檢測工序的自動化程度。例如，香港理工大學研發(fā)的人工智能布料瑕疵檢測系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)超過90%的準確率，并提供高達每分鐘六十米的高速檢測。
   

綜上所述，經(jīng)編織物表面瑕疵檢測系統(tǒng)通過結(jié)合先進的圖像處理算法和機器視覺技術(shù)，為紡織行業(yè)提供了一種高效、自動化的檢測解決方案。