目前，我国纺织类产业在是使用消耗相关的产业之一，且工厂操作人员众多，生产量和对外出口量很大，纺织业的发展迅速。从而织物产品的质量直接影响产品的价格，进一步影响着整个行业的发展，因此纺织卷料类等各产品的质量检验是织物产线中必须重视的环节。

传统的布料质量检测方式：人工肉眼观察表面缺陷瑕疵点，并纸质记录。完全凭借自己的经验对布料质量进行评判，这种方法明显具有许多缺点：首先，非常容易疲劳、人工检测速度慢、而且，人工看的检测的方法对主观因素的影响不够客观，所以，必然会多次误判漏检。

那么,如何对高速生产中的卷料进行：高效率-高精度-的进行无损缺陷瑕疵检测呢。

基于霍克视觉智能ai算法，布料织物缺陷点自动检测技术已成为改行业首选检测方式

传统的机器视觉目标检测方法主要可以表示为：特征提取-识别-定位，基础操作，后期无定制模块选项。

霍克视觉自主研发核心智能Ai算法是基于深度学习的目标检测：材料表面幅宽内图像的深度特征提取-基于深度神经网络的目标精准识别抓取定位，其中主要用到卷积神经网络。

那么霍克视觉检测系统对卷材类产品会有哪些优势呢？

1. 检测速度快：霍I克视觉材料表面缺陷检测检测系统可对材料进行高速、24h连续检测。

2. 检测精度高：霍I克视觉自研Ai智能算法对图像进行处理和分析，能够准确识别出表缺陷的位置、大小和分选类型等详细信息，避免了人员目视检测中可能出现的误判和漏检。

3. 视觉检测设备成本低：全天连续不间断检测，降低了人员等成本，同时减少了因人为因素导致的生产损失等。

4. 可追溯性强：机器视觉系统可以记录每一批检测数据和结果，10tb储存空间覆盖3年质量跟踪报表，方便后续产品质量跟进与分析。

5.支持多种定制要求，优质团队，完善的售前售后团队支持。