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本发明涉及一种基于数字孪生的织物瑕疵预测方法，其包括如下工艺步骤：1)，构建纺织机械的数字模型；2)，基于纺织工艺建立织物织造物理模型；3)，传感器件收集运行信息和设备状态；4)，通过人工标记与自动分类将异常和织物瑕疵事件进行关联，再通过深度学习方法得到织物瑕疵事件预测神经网络模型；5)，在实际生产过程中应用训练好的模型，当判断为织物瑕疵事件时，对瑕疵进行自动标记。本发明通过建立织物瑕疵事件预测神经网络模型，在织造过程对纺织机械的运行状态进行监测，从而实现对织物表面瑕疵缺陷的预测，提高织物表面瑕疵缺陷的检测准确率。
