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无纺布在线检测技术是一种重要的工业生产技术，主要用于实时监控和分析无纺布生产线上的产物质量。这项技术能够自动识别和处理生产过程中的问题，例如断纱、破洞、色差等，从而减少废品率，提高生产效率，并保证最终产物的质量。

无纺布疵点实时检测技术通常采用卷积神经网络方法，这种方法具有泛化性强、准确度高的特点。针对无纺布生产过程中布匹宽度大、速度快导致的大量图像数据，研究人员提出了基于最大稳定极值区域分析与卷积神经网络协同的疵点实时检测方法，并设计了分布式计算处理架构来应对数据流过大的问题。这种方法在实际生产中无需使用专用计算硬件，能够实现高效率的疵点检测。

无纺布表面缺陷在线检测系统则利用现代信息技术和光学成像技术对无纺布表面进行实时、连续监测。这种系统能够精确识别和定位无纺布在生产过程中产生的各种缺陷，如破洞、色差、皱褶等，从而大大提高无纺布的生产效率和产物质量，降低废品率。

此外，还有基于机器视觉技术的无纺布在线检测系统，这种系统结合无纺布稀疏和纹理特点，采用正面照射和反面透射结合的成像方式，能够进行高速、精确的表面缺陷检测。该系统还具备在线报警、报表统计及产物分级处理等功能，为公司生产的信息化和产物质量保障提供了有效的解决方案。