织物质量控制是纺织生产厂商面临的最重要也是最基本的问题，其对于降低成本，提高产品的最终质量，在国际市场竞争中取得优势非常重要。纺织生产厂对坯布检测的主要目的表现在两个方面：
1、检测织物中疵点的种类、数量等信息，以实现为织物打分定级。
2、统计关于疵点的可用信息，进而可使检测者诊断问题的症结所在，并采取合理的解决手段，以减少后续类似问题的再次发生。
长久以来，织物瑕疵检测都由人工视觉完成，其自动化程度极低。据相关研究表明，人类视觉系统只能检测出大约60%-75%的显著瑕疵，因而织物在离厂时，会存有潜在的质量隐患。其直接导致了缺陷检测的低效率并使生产企业的利润下降，降低产品竞争力。西安获德织物表面缺陷检测系统则为解决上述检测方法的不足提供了一种行之有效的方法。
织物表面缺陷检测系统与传统工艺最大区别在于采用分布式机器视觉系统及自主研发的人工智能识别软件代替人工肉眼检测及缺陷分类。可满足宽幅度、高速度及精度的检测需求，使得产品检测标准统一，质检效率大幅提升。功能如下：
1、可检测各种常见疵点，例如断纬缺纬、双纬、稀密路、粗节、纬缩；缺经、断经、经缩、松经、紧经、筘痕、废丝织 入、接头、跳花；织造破洞、边不良、毛边过长、污渍，撕裂，断裂，检出率95%以上。
2、智能分类:采用人工智能方法对检测到的疵点进行智能分类，分类正确率大于85%。
3、对不同疵点，可以按照需要，做停车修正和不停车记录的不同处理。
4、采用数据库保存每卷布的疵点详细记录和疵点图像，单机可实现所有数据的10年存储。可以浏览本卷和历史上3个月内任一卷的疵点图像记录。
5、可实现联网，这样就可对全车间的数据进行统计分析，查找疵点产生原因，有利于质量控制和提高。
