無紡布的表面缺陷檢測是一個技術挑戰(zhàn)，因為它不僅要求高精度，還要求能夠實時處理大量數(shù)據。根據搜索結果，目前無紡布缺陷檢測技術正朝著高端化、智能化的方向發(fā)展，以提高生產效率和產品質量 。在實際應用中，無紡布缺陷檢測系統(tǒng)通常包括以下幾個關鍵組成部分：

1. 高速工業(yè)攝像頭：用于實時捕捉無紡布的圖像數(shù)據。根據搜索結果，系統(tǒng)可能使用16個工業(yè)高速攝像頭，以覆蓋接近3米寬的無紡布 。

2. 工業(yè)控制機集群：由于單個攝像頭視野有限，且數(shù)據量巨大，需要多臺工業(yè)控制機分布式處理攝像頭采集的視頻流數(shù)據 。

3. 機器視覺檢測軟件系統(tǒng)：基于深度學習算法，如卷積神經網絡（CNN），進行圖像分析和缺陷識別。一種提出的方法是結合最大穩(wěn)定極值區(qū)域分析和CNN，以實現(xiàn)實時檢測 。

4. 照明光源：為確保圖像質量，需要合適的照明光源，可能包括環(huán)形光源等 。

5. 分布式計算架構：為了處理大量圖像數(shù)據，系統(tǒng)設計了分布式計算架構，以提高數(shù)據處理效率 。

在檢測內容方面，系統(tǒng)能夠檢測多種缺陷，如白斑、污染、斷絲、彩色纖維缺陷、劃痕、印痕、條痕、油污、皺褶、水滴、涂層缺陷、縱向線狀缺損、纖維斷裂孔洞等 。這些缺陷的檢測對于保證無紡布的質量至關重要。

根據實際部署應用的結果，所提出的系統(tǒng)能夠實現(xiàn)對0.3mm以上疵點的召回率為100%，對0.1mm絲狀疵點的召回率為98.8%，顯著提高了無紡布生產中疵點檢測的自動化程度與效率 。這表明，通過結合先進的圖像處理技術和分布式計算架構，無紡布表面缺陷檢測系統(tǒng)能夠有效地提高生產效率和產品質量。