织物疵点检测是纺织品质量控制和管理的主要环节之一,但国内的织物疵点自动检测研究尚处于起步阶段,市场上还没有成熟的国产工业流水线织物疵点检测系统。因此,针对我国纺织业的实际情况,采用新技术和行之有效的算法,以较低的硬件成本,研究开发工业流水线织物疵点检测系统是非常具有实际意义的。本文在查阅相关国内外文献的基础上,对布匹疵点检测系统进行了研究,其中的关键点是:1、如何提高系统的检测速度,以满足实时检测的要求;2、在样本有限、数据特征维数较高的情况下,采用什么方法对疵点进行分类。本文的研究内容和取得的结果如下:1、构建了基于DSP的织物疵点检测系统。介绍了系统的工作原理,对系统的功能模块进行分析,并对DSP疵点检测功能模块进行了系统选型。2、设计了一种运行在DSP上的织物疵点检测算法。该算法将疵点图像进行预处理、动态阈值二值化、形态学腐蚀后,采用统计的方法来快速判断有无疵点,并且为特殊疵点——云织,设计了一套有效的检测算法。3、对织物疵点特征提取算法进行了设计。织物疵点特征提取算法将灰度共生矩阵和Gabor滤波器相结合,利用Gabor滤波器能捕获纹理较多的有用信息和准确度高的优势,辅以灰度共生矩阵特征一起作为图像特征信息,增强了织物疵点分类的准确性。4、设计了基于支持向量机的织物疵点分类算法,并在PC机上编程实现。织物疵点分类算法利用支持向量机很好地解决了疵点分类中小样本、非线性、高维数的难点。5、最后,对本文进行了总结,并提出了一些进一步的研究问题。