織物質(zhì)量控制是紡織生產(chǎn)廠商面臨的最重要也是最基本的問題，其對于降低成本，提高產(chǎn)品的最終質(zhì)量，在國際市場競爭中取得優(yōu)勢非常重要。紡織生產(chǎn)廠對坯布檢測的主要目的表現(xiàn)在兩個方面：

1、檢測織物中疵點的種類、數(shù)量等信息，以實現(xiàn)為織物打分定級。

2、統(tǒng)計關(guān)于疵點的可用信息，進而可使檢測者診斷問題的癥結(jié)所在，并采取合理的解決手段，以減少后續(xù)類似問題的再次發(fā)生。

長久以來，織物瑕疵檢測都由人工視覺完成，其自動化程度極低。據(jù)相關(guān)研究表明，人類視覺系統(tǒng)只能檢測出大約60%-75%的顯著瑕疵，因而織物在離廠時，會存有潛在的質(zhì)量隱患。其直接導(dǎo)致了缺陷檢測的低效率并使生產(chǎn)企業(yè)的利潤下降，降低產(chǎn)品競爭力。西安獲德織物表面缺陷檢測系統(tǒng)則為解決上述檢測方法的不足提供了一種行之有效的方法。

織物表面缺陷檢測系統(tǒng)與傳統(tǒng)工藝最大區(qū)別在于采用分布式機器視覺系統(tǒng)及自主研發(fā)的人工智能識別軟件代替人工肉眼檢測及缺陷分類?？蓾M足寬幅度、高速度及精度的檢測需求，使得產(chǎn)品檢測標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一，質(zhì)檢效率大幅提升。功能如下：

1、可檢測各種常見疵點，例如斷緯缺緯、雙緯、稀密路、粗節(jié)、緯縮；缺經(jīng)、斷經(jīng)、經(jīng)縮、松經(jīng)、緊經(jīng)、筘痕、廢絲織 入、接頭、跳花；織造破洞、邊不良、毛邊過長、污漬，撕裂，斷裂，檢出率95%以上。

2、智能分類:采用人工智能方法對檢測到的疵點進行智能分類，分類正確率大于85%。

3、對不同疵點，可以按照需要，做停車修正和不停車記錄的不同處理。

4、采用數(shù)據(jù)庫保存每卷布的疵點詳細(xì)記錄和疵點圖像，單機可實現(xiàn)所有數(shù)據(jù)的10年存儲?？梢詾g覽本卷和歷史上3個月內(nèi)任一卷的疵點圖像記錄。

5、可實現(xiàn)聯(lián)網(wǎng)，這樣就可對全車間的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析，查找疵點產(chǎn)生原因，有利于質(zhì)量控制和提高。