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需求背景： 纺织品在生产过程中可能会出现瑕疵，如断经、断纬、跳花、破洞等，这些瑕疵会影响纺织品的质量和使用寿命。传统的人工检测方法效率低、准确性差、成本高，已无法满足现代纺织行业的需求。因此，有必要开发一种高效、准确、自动化的纺织面料质量智能检测技术。

面临的主要技术难题：

纺织面料的多样性和复杂性：纺织面料的种类繁多，如棉、麻、丝绸、化纤等，每种面料都有其独特的物理和化学特性，需要针对不同面料的特点进行专门的检测算法和设备研发。

图像采集和处理技术：纺织面料图像的采集和处理是智能检测的关键环节之一，需要解决图像模糊、噪声、光照不均匀等问题，并提取出关键特征用于瑕疵的识别和分类。

瑕疵的特征提取和分类算法：纺织面料瑕疵的种类繁多，且每种瑕疵的特征不一致，需要设计有效的特征提取和分类算法，以实现对不同瑕疵的准确识别和分类。

检测设备的精确性和稳定性：检测设备是实现智能检测的重要硬件平台，需要保证设备的精确性和稳定性，以确保检测结果的可靠性和一致性。

期望实现的主要技术目标：

检测速度：能够实现每分钟检测 100 米以上的纺织面料，满足生产线的高速检测需求。

检测精度：能够准确识别和分类各种纺织面料中的常见瑕疵，如断经、断纬、跳花、破洞等，误检率和漏检率均低于 1%。

可扩展性：能够兼容不同类型的纺织面料，并可以通过软件升级和硬件扩展来支持新的面料和瑕疵类型的检测。