传统的织物疵点检测依靠人工来完成，检测过程中容易受到主观因素的影响，而且效率低下。随着上产工艺和技术的进步，织物疵点自动检测系统足部代替人工检测，而成为确保织物质量的一种手段。
在全球经济一体化的时代，怎样才能使纺织企业更具有竞争力，确保纺织品的质量无疑是十分重要的的因素。检测工作作为质量控制的重要环节，在纺织品生产过程中占有重要地位，其中疵点检测是其最关键的部分。根据调查，由于疵点的存在使织物价格降低45-65%，使企业收益遭受了极大的损失。通常，织物的疵点种类达到一百多种，常见的也有三十多种（如下图），随着织物的新品种的不断研发，新的疵点也不断涌现，这些都为疵点检测带来了困难和挑战。
目前，在中国的织物疵点检测依然主要依靠大量检测工人的眼睛观察来完成，人工检测虽然能根据国家标准对检测出的疵点很容易进行分类和评分，但是对疵点检测和尺寸的测量却存在很大的缺陷。由于视觉精度的限制和容易疲劳导致检测不稳定，随着时间的推移，检测正确率会迅速下降；由于人持续反应速度会逐步变慢，使疵点检测的效率非常低下，通常情况下，依靠人工检测织物疵点的速度为15-20m/min。如今在人力的劳动管理成本大幅度提高的情况下，纺织品疵点检测迫切需要一种能够代替人类视觉检测的智能化检测技术和设备，并且能够和机器人技术结合，自动监测和识别各种织物的疵点。
织物疵点自动检测系统的应用具有重要的现实意义，首先，具有高的检测准确率，还能够分类识别各类纱线疵点、织造疵点和异物疵点，误检核漏检低于人工眼睛检测，尤其对小疵点的检测更加有效；其次具有重复检测的客观不变性，不会受到工人情绪和眼睛疲劳等主管因素波动的影响，检测结果可信度高；最后具有检测效率高、成本低的优点，比人工疵点检测和分类识别速度快得多，而且一次性投入长期受益，目前依靠机器视觉系统的织物疵点检测速度可达到100m/min以上，与人工检测相比较大提高生产率。
世界上许多科研人员经过近四十年艰辛探索，自动织物疵点检测取得了许多创造性的研究成果，主要是以理论法论文和专利的形式被发表和授权，也有以样机和试用产品的形式被展示和应用。国内基于机器视觉和图像技术的织物表面疵点研究起步较晚，但东华大学、浙江理工大大学、西安工程大学等学者已经做出大量工作，申请了许多专利。
西安获德图像技术有限公司积极引进高新技术人才，基于机器视觉和图像处理织物疵点检测，积极探索理论算法研究，在玻璃纤维、碳纤维、化纤、无纺布等织物表面质量检测方面取得了重大性突破。拥有发明专利，实用新型专利，软件著作权十多余项。结合企业生产线，为企业量身定制专属的玻璃纤维高效智能检测系统，全方位服务于玻璃纤维行业。率先研发多项拥有自主知识产权的智能检测系统和装置，如：高速智能验布系统、络纱机断纱及留重检测装置、玻纤经编机异物在线检测装置、缝边毡绕辊自停检测系统、玻纤短切毡表面缺陷检测系统、沙团底部在线检测装置、织机在线验布系统、玻纤方格布缺陷在线检测装置、缝边毡外观质量检测系统、纱团污渍检测系统等已广泛应用于工业现场。
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