织物表面缺陷视觉检测关键技术研究及成套设备产业化

以大数据为基础的深度学习技术、以机器视觉为基础的智能检测与感知技术和以视觉机器人为基础，从白坯布、色织布再到印花布，从简单组织纹理到复杂组织纹理，颜色单一到颜色多变，从花型简单到花型复杂的研究思路，系统解决了上述核心问题，在白坯布、色织布及印花布缺陷的检测中取得了创新性突破。

项目创新点：

1、针对坯布缺陷形成的特点，提出了最优树结构小波分解和黄金模板减法融合的坯布织物缺陷检测方法。

2、针对色织布在机织过程中缺陷形成的本质特点，提出基于卷积匹配追踪双重字典的色织布缺陷检测方法。

3、针对印花布的纹理结构、颜色花型等特点，提出基于距离匹配函数构造的规则带印花布缺陷检测算法。

4、开发出针对宽幅面和高速运行的平面材料表面缺陷检测软件包，并将该成果推广到任意宽幅面的板材（覆铜板、铝箔、太阳能板等）表面的缺陷检测。