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无纺布的表面缺陷检测是一个技术挑战，因为它不仅要求高精度，还要求能够实时处理大量数据。根据搜索结果，目前无纺布缺陷检测技术正朝着高端化、智能化的方向发展，以提高生产效率和产物质量 。在实际应用中，无纺布缺陷检测系统通常包括以下几个关键组成部分：

1. 高速工业摄像头：用于实时捕捉无纺布的图像数据。根据搜索结果，系统可能使用16个工业高速摄像头，以覆盖接近3米宽的无纺布 。

2. 工业控制机集群：由于单个摄像头视野有限，且数据量巨大，需要多台工业控制机分布式处理摄像头采集的视频流数据 。

3. 机器视觉检测软件系统：基于深度学习算法，如卷积神经网络（CNN），进行图像分析和缺陷识别。一种提出的方法是结合最大稳定极值区域分析和CNN，以实现实时检测 。

4. 照明光源：为确保图像质量，需要合适的照明光源，可能包括环形光源等 。

5. 分布式计算架构：为了处理大量图像数据，系统设计了分布式计算架构，以提高数据处理效率 。

在检测内容方面，系统能够检测多种缺陷，如白斑、污染、断丝、彩色纤维缺陷、划痕、印痕、条痕、油污、皱褶、水滴、涂层缺陷、纵向线状缺损、纤维断裂孔洞等 。这些缺陷的检测对于保证无纺布的质量至关重要。

根据实际部署应用的结果，所提出的系统能够实现对0.3mm以上疵点的召回率为100%，对0.1mm丝状疵点的召回率为98.8%，显著提高了无纺布生产中疵点检测的自动化程度与效率 。这表明，通过结合先进的图像处理技术和分布式计算架构，无纺布表面缺陷检测系统能够有效地提高生产效率和产物质量。