關(guān)于布匹瑕疵檢測的最新技術(shù)：

1. 基于深度學習的布匹缺陷檢測系統(tǒng)：這類系統(tǒng)主要采用YOLOv8作為主導算法，同時也整合了YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5算法，并進行性能指標對比分析。這些系統(tǒng)提供了實時攝像頭檢測、圖片檢測和視頻文件檢測等功能，能夠有效識別和定位布匹中的各種缺陷。此外，這些系統(tǒng)還包含了交互式Web應用界面，支持用戶上傳不同的訓練模型進行推理預測。

2. 基于改進的輕量化布匹瑕疵檢測算法：這一算法針對紡織生產(chǎn)中布匹瑕疵檢測的高精度、實時性需求而設計。它通過引入GhostNet中的GhostConv模塊優(yōu)化主干網(wǎng)絡，減少網(wǎng)絡參數(shù)，并加入CBAM注意力機制以提高特征提取能力。此外，該算法還設計了基于Partial convolution的改進C3模塊，以降低模型參數(shù)量的同時提高特征融合能力。

3. 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的單色布匹瑕疵快速檢測算法：這種方法針對單色布匹瑕疵的快速檢測而設計，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡進行有效的瑕疵識別和定位。

綜上所述，當前布匹瑕疵檢測技術(shù)主要依賴于深度學習，尤其是系列算法，其具有高精度、實時性的特點，并能夠適應不同類型的布匹瑕疵檢測需求。這些技術(shù)不僅提高了檢測效率，也降低了人工檢測的誤差率。