织物缺陷检测算法研究进展 Recent advances in fabric defect detection algorithms

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Аннотация

在纺织业向智能制造转型的背景下, 织物缺陷检测已成为保障产品质量, 提升生产效率及降低运营成本的关键环节. 传统人工检测主要依赖目视判断, 虽能够对显著缺陷进行即时识别, 但其存在效率低, 主观性强以及易受检测人员视觉疲劳影响等问题, 导致对微小缺陷的漏检率较高. 因此, 发展自动化检测技术已成为提升织物质量与降低人力成本的必然趋势. 随着计算机视觉与机器学习技术的快速发展, 尤其是深度学习方法的不断成熟, 基于智能算法的织物缺陷检测逐渐成为现代纺织品质量控制的核心手段. 本文系统梳理了织物缺陷检测领域的研究进展, 将现有方法归纳为基于传统图像处理的方法与基于深度学习的方法两大类, 并在此基础上对两类方法进行对比分析, 深入探讨其各自的技术优势与局限性, 从而为后续研究与工业应用提供参考依据.