徐伟锋 戴明宏 朱 丹 马方毅

（绍兴职业技术学院，浙江绍兴，312000）

随着智能制造的推广和高品质纺织品需求的提升，纺织行业对生产过程、产品质量以及品质要求也需要相应大幅提升。其中，织物疵点是影响产品品质的主要原因，成为纺织品质量把控的重要环节［1］。目前，我国大部分纺织企业的织物疵点检测还采用人工检测的方式，自动化程度不高、检测效率低，容易造成漏检或误检等现象［2］。而机器视觉作为无损伤、无接触的自动检测，具有生产效率高、安全可靠、自动化程度高等特点，在物件识别、产品检测、外观测量以及视觉定位等方面都得到了广泛的应用，其行业应用领域涉及较广［3］。

近年来，伴随机器视觉和图像处理技术的高速发展，基于机器视觉的织物疵点检测越来越受到关注，机器视觉检测系统也逐步得到推广应用。如USTER公司推出基于视觉识别的FABRIQ VISION织物质量保证系统，采用光谱成像实时获取被检测的图像并及时处理，但系统仅对单色织物检测较为精确［4］。EVS公司具有独立图像算法的I-Tex织物疵点自动检测系统，通过与正常织物特征进行实时对比，检测异常变化来检测识别疵点，并保存对应疵点图像数据，但检测效率并不高［5］。这些国外的检测设备价格昂贵、维护成本高，在我国纺织行业使用率低，而国内还处在理论研究和实践阶段，相对成熟的织物疵点检测系统较少［6］。为提高织物疵点检测自动化程度、提升纺织品质量，结合机器视觉技术，开展织物疵点检测研究具有实际意义和应用价值。……