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摘要

针对纺织行业白坯布生产过程中人工缺陷检测效率低、漏检率高、检测标准不统一的问题，设计了一款基于RT-Thread操作系统的嵌入式白坯布缺陷检测系统。系统在架构上创新性地融合了“粗检—精检”两级视觉检测策略：前端OpenMV模块完成高速缺陷粗检与触发，后端STM32H743主控基于RT-Thread NNOM软件包首次实现了多类白坯布缺陷的端侧INT8量化模型部署与实时精检分类。同时，系统集成了步进电机传输对位、自动打标、本地Excel存储及OneNET云平台上传功能，形成了一体化的闭环检测解决方案。测试结果表明，该系统可实现裂缝、油污、胶水等多种缺陷的快速检测与精准分类，缺陷粗检响应时间≤180 ms，精检分类准确率≥94%，满足纺织生产线现场实时检测需求，相比传统人工检测大幅提升了效率与准确率，为中小纺织企业提供了低成本、轻量化、高集成的智能化检测新方案。

关键词

RT-Thread；STM32H743VGT6；缺陷检测；嵌入式机器视觉；深度学习；OneNET云平台

参考文献

1. [1] 赵嫣婷.基于机器视觉的纺织物表面缺陷检测算法研究 [D].武汉：武汉纺织大学，2025.
2. [2] 赵献立，王志明，田鹏飞.基于嵌入式机器视觉的玉米苗分级检测系统设计 [J].农机化研究，2023，45（9）：66-70.
3. [3] 孙远，刘冲，姬学智，等.基于RT-Thread的血液透析机校准装置设计 [J].中国测试，2023，49（S2）：108-112.
4. [4] Huang Y B，Xiang Z. RPDNet: Automatic Fabric Defect Detection Based on a Convolutional Neural Network and Repeated Pattern Analysis [J/OL].Sensors，2022，22（16）：6226.https://doi.org/10.3390/s22166226.
5. [5] 王亚培，魏喆，张凯.基于改进YOLOv11的轴承表面缺陷轻量化检测算法[J/OL].计算机应用，2026：1-14.https://link.cnki.net/urlid/51.1307.TP.20260416.0917.002.
6. [6] 王彪，高源辰，房思超，等.基于STM32H743的TDLAS型CH4气体检测数据采集系统设计[J].激光杂志，2024，45（12）：45-48.
7. [7] 徐涢基，王峥，邹佳民，等.基于OpenMV摄像头的运动目标控制与自动追踪系统设计与实现 [J].现代电子技术，2024，47（17）：166-172.
8. [8] 徐丽华，王宜怀，奚圣鑫.基于Cortex-M4内核的RT-Thread上下文切换机制剖析[J].计算机应用与软件，2025，42（1）：213-216，302.
9. [9] 成澜.基于OneNET物联网云平台与MQTT协议的智能家居模型通用控制小程序设计 [J].电脑与电信，2022（7）：10-13.
10. [10] 李蒙，贺鸿飞.OneOS的任务调度系统设计与实现 [J].单片机与嵌入式系统应用，2022，22（9）：13-17，21.
11. [11]孙利锋.嵌入式操作系统任务切换方法对比分析[J].单片机与嵌入式系统应用，2011，11（7）：10-12，16.

基金项目

2025年河北省省级大学生创新创业训练计划资助项目（S202510081042）

作者简介

汤喆（2005—），男，汉族，河北张家口人，本科在读，研究方向：视觉检测、优化算法；魏龙辉（2005—），男，汉族，河南信阳人，本科在读，研究方向：机械结构优化；贾清林（2005—），男，汉族，河北沧州人，本科在读，研究方向：模型嵌入式部署；刘天琦（2005—），女，汉族，黑龙江大庆人，本科在读，研究方向：程序优化；通信作者：陈磊（1981—），男，汉族，河南南阳人，副教授，硕士研究生，研究方向：检测技术及智能装置、人工智能技术、新能源发电及智能电网。