在生產線上，需要判別出布匹的顏色是否合格、布匹上是否有雜質及雜質的數量。由于生產線運行速度較快，人工檢測速度一般在15-20米／分，單個檢驗人員只能完成0.8-1米寬幅的檢測，因此，檢驗、整理環節成了生產過程中的瓶頸。其次，人工檢測過于依賴驗布工人經驗，經常出現檢測誤差及漏檢，穩定性、精確性無法滿足日益提高的質量標準。
紡織行業一直是我們國民經濟中占據舉足輕重的地位，2016年我國布匹產量超過700億米，且產量一直處于上升趨勢。將人工智能和計算機視覺技術應用于紡織行業，對紡織行業的價值無疑會是巨大的。
人工智能等新技術飛速發展，模仿人類的邏輯思維，模仿視覺、聽覺、觸覺感知，模仿人類肢體動作，實現自動驗布，技術上、管理上已經成熟。西安獲德基于人工智能圖像識別技術，研發的織機在線驗布系統，用于織物的缺陷檢測，可連續不間斷圖像檢測，及時發現各種疵點，對嚴重的織疵，停機告警并由人工處理，對可忍受的疵點做統計和記錄，以作為等級評定的原始數據。
織機在線驗布系統可檢出各種常見疵點，例如斷緯缺緯、雙緯、稀密路、粗節、緯縮；缺經、斷經、經縮、松經、緊經、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，分類準確率大于85%。最大程度的減少了疵點對最終織物的影響，做到織出的布就是合格品，不用再驗布機修布，可以在上位機打印或拷貝本卷布的數據文件，直接出廠，減少流程，降低成本。
自動驗布發展符合我國人工智能的發展方向。使用織機在線驗布系統最少可減少50%織物疵點檢測有關人員，提高勞動生產率，降低成本，減輕工人勞動強度；同時依靠檢測數據指導減少織疵。織機在線驗布系統是紡織產業升級、擺脫勞動密集型的重要措施，是今后發展的必然趨勢。
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