摘要
本发明涉及新一代信息技术领域,具体为一种基于人工智能的织带缺陷检测方法及系统。所述方法包括:通过工业相机获取织带正反面的动态图像,调整曝光时间和光源亮度,生成采集图像;对所述采集图像进行分割与增强处理,提取织带缺陷区域的图像特征序列,生成标准化图像数据;将所述标准化图像数据输入深度学习模型,识别缺陷区域,并输出缺陷位置、置信度和面积;基于所述缺陷参数生成NG信号,传递至PLC控制贴标机对缺陷区域进行标记,同时将缺陷数据存储并生成可视化分析报告。本发明通过高精度图像采集与深度学习算法的结合,实现织带表面复杂缺陷的精准识别与实时反馈,显著降低误报率与漏检率,提升检测效率与织带生产质量。