1. 研究目的与意义（文献综述包含参考文献）

文 献 综 述

在纺织工业这个大规模连续化的生产体系中，加工工艺流程的检测，原料、半成品及成品的检测对于最终的产品质量至关重要。在众多的织物检测项目中，布匹表面疵点的检验是非常重要的一个环节。布面疵点是影响织物品质的主要因素。即使在美国，服装行业约85%的服装劣质原因与织物疵点有关。

长期以来，布匹疵点检测都是由人工完成的。由于传统的人工检测方法存在劳动强度大，漏检和误检率高，受主观因素影响大等缺点，因而急需发展新颖、快速、检测率高的布匹疵点自动检测系统来代替人工的检验工作。随着计算机技术的飞速发展，计算机视觉(机器视觉)已经在工业检测中得到广泛的应用，利用机器视觉进行布匹疵点检测是发展的必然趋势。以计算机视觉来代替人工视觉不仅可以提高检测速度，降低劳动成本，而且可以充分发挥计算机视觉系统的稳定性，把工人从繁重枯燥的劳动中解放出来，提高了整个生产流程的自动化程度。本次课题本人使用matlab进行布匹疵点检测仿真，通过使用灰度共生矩阵与边缘检测算法实现疵点分类与定位。

2. 研究的基本内容、问题解决措施及方案

1 本课题要研究或解决的问题

纺织品生产中，质量控制是非常重要的，布匹疵点的检测是其中重要的一部分。目前疵点检测仍由人工完成，检测效果不稳定。检测效果同时受到检测人员的训练和熟练程度影响。但人工检测需要不断消耗大量的人力，损坏验布人员的视力，而且会因为人为因素使得检测效率不高，检测速度慢。为了模拟人工检测过程，同时克服其缺点，我们利用机器视觉来代替人工视觉对布匹进行检测，实现布匹疵点的自动探测、定位、评分、记录等功能。这要求我们设计的布匹疵点自动检测系统完成这些工作：因此纺织工业开始转向使用自动布匹检测。

2 本课题拟采用的研究手段