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为了实现在工业环境下的无纺布瑕疵在线检测,本文首先结合工业现场需求设计了一套稳定的无纺布瑕疵图像采集系统,选择线阵相机配合线性光源,采用背面打光的光路系统对布匹图像进行采集。针对无纺布翻网瑕疵检测,本文提出了一种基于支持向量机(SVM)的瑕疵检测方法。提取了描述纹理参数的四个灰度共生矩阵特征值;选择合适的核函数后导入支持向量机分类器中进行了训练,利用SVM对异常区域进行了定位。实验结果表明,该算法能够正确地对翻网瑕疵进行识别,并能兼顾较高的准确率以及实时性;同时,能够有效解决生产实际中瑕疵训练样本难