1. 研究目的与意义（文献综述）
很长时间以来，我国大多数纺织企业，尤其是一些中小企业，对纺织疵点的检测主要依赖人工离线检测来完成，这不仅费时费力而且误检率和漏检率很高，因为这受监测人员自身主观因素及车间环境等客观因素影响非常大，不能够达到很好的检测效果。随着社会科技的进步以及人们生活水平的提高，人们对纺织物的要求也进一步提高，因此我们要跟上消费者的需求就得不断提高我们衣服的质量。众所众知，产品质量和生产效率是企业生存的立足之本。质量控制与检测在纺织品生产中十分重要，而疵点检测是其中的关键组成部分。人工离线检测已经并不能满足我们的需求了，所以当务之急是提高疵点检测率，研究开发出快速、可靠的自动检测系统来代替人工检测。
在我们的纺织生产中，疵点检测的自动化其实是最难实现的，这不单单受目前的科学技术的限制，更与纺织物本身的特性有关。纺织疵点的产生是一个随机的过程，它可能产生与加工生产过程的任一阶段，加之它种类繁多，外形复杂多变，织物颜色材料也是复杂多变，这些因素都为疵点检测自动化带来了不小的阻碍，因此实现自动化困难重重。
如今，nns技术与数字图像处理水平的迅猛发展，让采用图像处理技术和在微机平台上进行的纺织品瑕疵检验得以实现，且逐步形成纺织品瑕疵自动检验的重要方向之一。通过在疵点检测、织物密度自动分析和织物结构参数的自动识别等研究中,我们发现织物纹理的计算机表征是这一类研究中基础的、有共性的问题,织物图像纹理表征分析直接决定了织物组织参数和疵点自动检测等研究的应用效果。织物纹理表征和分析在利用计算机视觉应用于纺织品的外观分析和检测方面值得进行进一步深入的研究,对数字化纺织的应用具有重要应用价值。
2. 研究的基本内容与方案
为了实现纺织物疵点的自动检测这一目标，我从纺织物特有的纹理周期性这个较为重要的视觉特征着手，很明显瑕疵处的纹理结构与正常处的纹理结构肯定有差别，从这个地方切入，结合纺织品瑕疵图像及其所对应的无瑕疵标准图像的像素灰度值特征，提出了基于纹理周期性分析的纺织品瑕疵检测方法。
本文中检测系统的构建包括系统硬件的设计和系统软件的设计，硬件系统包括ccd摄像头、图像采集卡以及光源的选择。而系统软件的设计建立在matlab编程软件的基础上，疵点检测系统结构图如图1所示：
3. 研究计划与安排
第1-3周：收集、研读选题相关的文献资料，完成、完善方案论证，撰写开题报告；
第4-5周：认真学习选题相关的知识、理论和算法等，熟悉掌握项目所需工具、软硬件环境等；
第6-9周：结合前期学习，完成项目方案初步实现，并做好相关记录；
4. 参考文献（12篇以上）
[1]毕明德.基于机器视觉的布匹疵点检测系统研究[d].华中科技大学.2012.
[2]王娜，王昊鹏，石景.基于分形的纺织物疵点检测方法[j].电子科技与软件工程.2013(18):114-115.
[3]任书彬，宋寅卯.纺织品疵点自动识别方法研究[j].国际纺织报.2009,37(8):60-60.
