针对无纺布生产过程中产生的浆丝缺陷对比度较低，以及传统图像处理方法对其检测效果较差的问题，提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的无纺布低对比度浆丝缺陷检测方法。首先，对采集到的无纺布图像进行预处理以构建浆丝缺陷数据集；然后，利用改进的卷积神经网络以及多尺度特征采样融合模块构造编码器以提取低对比度浆丝缺陷的语义信息，并在解码器中采用跳跃连接进行多尺度特征融合来优化上采样模块；最后，通过所构建的数据集训练网络模型，从而实现低对比度浆丝缺陷的检测。实验结果表明，所提方法可以有效定位并检测出无纺布上的低对比度浆丝缺陷，其平均交并比（MIoU）、类别平均像素准确率（MPA）分别可以达到77.32%和86.17%，单张样本平均检测时间为50 ms，能够满足工业生产的要求。
