AI验布正是通过计算机视觉与深度学习技术，对布面缺陷进行自动、连续和标准化识别。
1. 高分辨率图像采集：还原真实布面状态
AI 验布的第一步，是对运行中的布面进行高速、高清的图像采集。
工业相机可在布料高速通过时，持续捕捉布面细节，确保断经、细小油渍或微小破洞不会被忽略。
与传统人工目视相比，这一阶段不受光线疲劳和主观判断影响，为后续识别提供稳定的数据基础。
2. AI 算法如何识别断经
断经通常表现为织物结构连续性的破坏，纹理规律发生异常变化。
在 AI验布系统中，算法会通过学习大量正常布面与异常样本，对织物纹理进行特征建模：
自动识别经纬方向的异常中断
对比正常织物结构，快速定位断经区域
即使在高密度或复杂组织面料中，也能保持稳定识别
这使得 AI 在连续生产中，比人工更擅长发现“容易被忽略”的结构性缺陷。
3. AI 如何识别油污与色差
油污和色差类缺陷，通常表现为局部颜色、反射或亮度的异常变化。
AI验布系统会通过多维图像特征分析：
识别与背景布面不一致的颜色分布
分析亮度和对比度的异常区域
区分正常工艺纹理与非预期污染
通过持续的 AI 深度学习，系统对不同面料、不同染色工艺下的油污表现具备更强适应性。
4. AI 如何检测破洞
破洞属于较为严重但形态多样的缺陷，大小、边缘形态差异明显。
在验布过程中，AI 会结合形状识别与区域分析：
识别布面连续性的缺失区域
分析孔洞边缘与背景纹理的差异
自动判定破洞尺寸和严重等级
相比人工验布，AI 在高速运行状态下依然可以保持稳定检测，不易漏检。
5. 从识别到数据：AI验布的价值不止于“看见”
与传统验布不同，AI验布不仅能识别缺陷，还能将结果转化为可用数据：
自动记录缺陷类型、位置和分布
生成可追溯的质量检测报告
为后续工艺优化和质量分析提供依据
这让 验布从“结果判断”，升级为“过程管理”。
6. 工业级 AI验布的实际应用
在真实生产环境中，AI 验布系统需要兼顾稳定性、速度和适应性。
SUNTECH 的 AI验布机正是基于工业级应用需求开发，支持连续自动验布，并适配多种面料和生产场景。
总结
AI 是通过图像采集、特征识别和深度学习模型，来识别断经、油污和破洞等布面缺陷的。
相比人工方式，AI 验布在稳定性、效率和数据化能力方面具备显著优势，正在成为现代验布的核心技术之一。
