摘要
织物缺陷检测是纺织工业生产过程中保证产品质量的关键环节。
传统的依靠人工目检的方式存在效率低下、主观性强、容易出错等问题，已无法满足现代化生产的需求。
随着计算机技术和数字图像处理技术的快速发展，基于数字图像处理的织物缺陷检测技术应运而生，并展现出巨大的优势。
本文首先介绍了织物缺陷检测的背景及意义，并对国内外研究现状进行了综述。
然后，详细阐述了数字图像处理技术在织物缺陷检测中的应用，包括图像预处理、特征提取、缺陷分类识别等关键技术，并对各种方法的优缺点进行了分析比较。
最后，对织物缺陷检测技术的未来发展趋势进行了展望，指出深度学习、多模态融合等技术将成为未来的研究热点。
关键词：织物缺陷检测；数字图像处理；特征提取；缺陷分类；深度学习
1.1研究背景及意义
织物作为一种重要的材料，广泛应用于服装、家居、工业等领域。
然而，在织物的生产过程中，由于机械设备、操作失误、原材料缺陷等因素的影响，不可避免地会出现各种各样的缺陷，例如断经、断纬、油污、破洞等等。
这些缺陷的存在不仅会影响织物的外观质量，还会降低其使用性能，甚至造成安全隐患。
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