棉纱生产机械
    人工智能正在改进纺织品制造商的经营方式。这一过程的每一个要素，包括纺织品生产、产品成本、质量控制、数据收集、统计过程控制、准时制制造和计算机集成制造，都在进行人工智能改造。
纺织业的人工智能
    早在20世纪60年代，计算机和机器人就首次应用于劳动密集型的纺织业，用于纤维生产、纱线和织物成型、染色工艺和机械。
    现在，人工智能可以访问和收集历史和实时运行数据，以提高效率，并补充和增强人类工人的能力。如今，在纺织工业中已经实现的三个更实用的人工智能应用包括缺陷识别、模式检查和配色。

缺陷检测
    直到最近，人类工人还会手工检查织物以确保质量，但考虑到几个方面，比如疲劳、疏忽，或者一些工厂几乎不可能对数千米的织物进行物理检查，这种方法可能不可靠。
    WiseEye是一种智能的织物疵点检测系统，它利用先进的人工智能技术，将大数据和深度学习结合起来，以达到质量控制的目的。该系统利用独特的基于人工智能的检测功能，有效地将不合格面料从裂缝中滑落的几率降低90%，大大减少了生产中的浪费，节约了人力，提高了自动化管理水平。
模式检查
    通过生产机器视觉系统、软件和传感器，基于机器视觉的Cognex ViDi平台是第一个专为工厂自动化设计的基于深度学习的图像分析软件。
    该平台表示，它结合了“人类视觉检查的特异性和灵活性，以及计算机系统的可靠性、重复性和强大功能”。该平台专为织物图案识别而建，可以自动检测织物图案的性质，如针织、编织、编织、整理和打印，还可以使用预先定义的图像来训练最佳织物样本。它的算法针对真实世界的工业图像分析进行了优化，需要非常小的图像集，并且涉及更短的培训和验证周期。
颜色匹配
    色彩搭配传统上需要人工干预来识别和选择色调，但由于每个人都是根据自己的感知技能来看到颜色的，这一直是一个棘手的过程。公司为样品和客户要求之间的颜色变化设定了一个限度(“颜色容忍度”)，但与目视检查相比，这种方法通常有许多误报。
    这就是数据色系统的用武之地。色彩管理仪器和软件通过考虑不同人工操作者的视觉检测结果历史，创造更紧密的匹配样本，帮助提高色彩容忍度的准确性和效率。
零售领域的人工智能
    除了纺织品、人工智能正在成功地为零售,在库存管理等领域,chatbox“销售人员”准备好了,和智能试衣间为顾客提供建议,检查库存可用性的能力,储备项目,或购买在线——所有的安慰他们的试衣间。设计用于检测衣物视觉缺陷——甚至是褶皱——的机器人也将很快出现。
    目前，人们正在研究纺织品中更为复杂的人工智能途径，如纱线外观的分级、纤维性能的虚拟建模、纱线拉伸性能和纱线不均匀度的预测等。