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机器视觉验布系统由高精度面阵相机、高亮 LED 光源、编码器、高性能计算机等构成，利用先进的机器视觉检测算法实现面料外观疵点的全自动检测。系统人机交互界面操作友好，针对不同种类织物可设置不同算法参数，通过人工批量上卷，可实现自动换卷，自动检验，自动打印工单，自动生成报告，检测效率是人工验布的 3-4 倍。本系统适用于单色机织、针织面料，最大检测幅宽 2.2m，自动换卷时间 40s/次，验布速度最高 60m/min，布匹疵点检测精度可达 0.1mm*0.1mm。 在当前“智能制造 2025”规划背景下，制造装备智能化已大势所趋。当前我国传统的织造企业在质量控制环节的疵点检测方式仍较为落后，主要通过专门的验布工进行人工检测，导致低下的织造效率与任务响应速度，同时产生较高的人工运维成本，这使得传统织造企业智能化、自动化过程受到制约。利用计算机、机器视觉为核心的现代图像处理技术，可以使得织物质量控制环节自动化和信息化，提高疵点检测效率，进而提升企业生产效率，从而提高企业的核心竞争力，采用自动化设备是企业面对竞争和挑战的必然选择。

凭借多年机器视觉技术开发和经验的积累，自主研发了一套适合织造行业通用的机器视觉验布系统。该系统将先进人工智能算法引进织物质量控制环节，辅助企业实现生产模式的创新，实现增产增效、降本增效、减人增效、提质增效，提升织造企业综合竞争力。系统功能包括传动系统、图像采集系统、图像处理和人机交互界面等模块，形成面向企业操作者的配套终端软件： 1）通过传动和图像采集系统配合，使用不同光源调节，可连续获取高质量的织物图像； （2）通过独立的图像处理模块，可以设置算法及其参数，按照需求对多种织物检测进行定制； （3）通过算法可以按照需求对布面疵点进行标记，并记录疵点位置坐标，可追溯对应实际位置； （4）通过人机交互界面，可以配置算法、观测检测过程、控制下布、切换光源和保存疵点图像及位置。

机器视觉验布系统可以实现织物外观疵点的全自动检测，提高织造企业的生产效率和质量控制水平。该系统具有高精度的检测能力，可以快速、准确地检测织物表面的疵点，大大提高了验布的效率和准确性。预计在织造行业广泛应用后，可以提高行业整体的生产效率和质量水平，降低人工运维成本，提升企业的综合竞争力。

周建，1985.6，2014年东华大学数字化纺织工程毕业，获工学博士学位。2011-2012年澳大利亚新南威尔士大学计算机科学与工程学院联合培养计划。2017年6月晋升副教授时间。现任江南大学纺织服装学院副教授，硕士生导师。主要从事的研究和教学工作，发表学术论文15篇，获授权发明专利4件。主持国家自然科学基金（青年）基金1项，江苏省产学研基金1项，参加国家重点研发计划1项，参与其他省部级项目2项，获中国纺织工业联合会科技进步奖三等奖1项。

系统已在纺织服装企业得到了应用，有效改善了传统的人工检测模式，提高了织物质量控制质量和速度，得到了用户的广泛认可。围绕本系统构建的智能化检测车间，有效辅助企业改善了成本、用工、质量以及生产效率。

相关成果发表在《棉纺织技术》、《纺织学报》等期刊，获授权专利4 件。

针对技术转让、技术入股、技术合作，希望能够与相关企业或机构进行合作，共同推进该成果的应用和推广。对于资金需求，希望能够获得投资方的支持，用于进一步完善和推广该系统。成果转化方向的希望是能够广泛应用于织造行业，提高行业整体的生产效率和质量水平。