（1）基于GAN的布料缺陷图像集设计：利用生成对抗网络（GAN）扩充布料缺陷图像数据，解决缺陷图像数据不足的问题。设计高质量的布料缺陷图像集，提升深度学习模型的性能和泛化能力。（2）弱/微小特征图像处理技术研究：研究针对弱/微小特征的布料缺陷图像处理算法，提高初始定位准确性。通过图像预处理、边缘检测和图像分割等技术，增强缺陷特征。（3）基于YOLOv的布料缺陷特征识别：优化YOLOv模型，提升对低对比度、小目标缺陷的检测精度和速度。嵌入注意力机制，增强模型对不同尺度特征图的捕捉能力。（4）布匹瑕疵检测系统研发：集成图像采集、传动、光照等模块，设计实时显示和记录检测结果的系统。系统具备参数调整功能，预留与生产设备交互的接口，实现异常时的警告和联机控制。（5）系统优化：通过实验验证和优化，提升系统的检测精度和稳定性，满足实际生产需求。