吕文涛， 林琪琪， 钟佳莹， 王成群， 徐伟强

(1. 浙江理工大学 信息学院， 浙江 杭州 310018; 2. 浙江理工大学 纺织科学与工程学院(国际丝绸学院), 浙江 杭州 310018)

图像处理是对人类视觉进行延伸的一种重要方法。它是将图像以数字矩阵的形式存放在计算机中，通过一定算法进行处理，以达到特定目标的一种手段[1]。图像处理的具体过程为：图像预处理、特征提取、分析决策，由此实现图像信息的信号数字化，从而根据具体要求输出结果。随着图像处理技术的不断发展，纺织工业数字化水平的不断提高，图像处理技术在纺织工业中的应用也越来越广泛。

织物疵点检测在纺织工业中占有重要地位。由于机械故障、纱线断裂等导致的面料缺陷问题时有发生，给企业造成了巨大的经济损失，所以产品质量控制是纺织品生产时必不可少的环节。如今，纺织业已定义的织物疵点种类有70多种。由于疵点种类繁多、形状不一，传统的人工检测成功率仅为60%～75%[2-3],因此，将快速和可靠的图像处理技术应用在疵点检测中，实现织物疵点自动化检测，具有重要的意义。

本文综述了织物疵点检测中图像处理技术的研究进展，分析了其最新研究成果和应用前景，总结了各个方法的优缺点，介绍了现有成品设备，并提出了对未来发展的构想，为今后的深入研究和应用提供了参考依据。

1 织物图像的预处理技术

在进行织物疵点检测时，数据集的质量会直接影响疵点检测算法的性能表现，因此，图像的预处理在织物疵点检测技术的发展中至关重要。……