近几年牛仔服装在中国发展迅速，虽然中国是牛仔布的生产大国，但远非生产强国。牛仔服装每年的出口量位居世界第一，但高档品质的却不多。分析其主要原因就是质量检测的各种标准不完善，检测方法不够科学化，快速化，导致一些企业因为牟利而生产一些品质低下的牛仔服装。因此本文研究利用计算机视觉代替人眼测试的快捷方便的牛仔色差检测系统，期望实现牛仔布水洗色差快速客观检测评级及对水洗工艺的调整起到指导性作用。
　　本文主要研究内容包括五部分，第一部分介绍本课题的研究背景、意义以及目前国内外色差检测及相关领域的研究现状，并简述了牛仔服装领域色差检测的现状及发展趋势。第二部分介绍了牛仔服装水洗色差检测系统的总体设计方案以及系统硬件部分。第三部分总结了几个本系统用到的颜色空间模型和进行图形去噪处理的理论方法，并用到MATLAB与VC混合编程技术，在MATLAB中实现原始图像的预处理，并转化为VC工程文件。第四部分具体讲述了颜色空间转换模型的建立过程，分别列举了几个常用色差公式，并把CIELAB色差公式CIEDE2000色差公式进行了对比，并陈述了选择CIEDE2000色差公式的原因。第五部分先总结了现在的色差评级指标和方法的优点和缺点，并且提出采用相似度的指标进行量化的色差评级，并拟合出比较符合人眼视觉的相似度-色差值曲线，后期运用MATLAB中的统计工具箱软件进行测试，对色差测试系统的可行性、准确性进行验证。第六部分主要对本文工作成果进行总结，并展望了今后的研究前景。
　　本文将计算机机器视觉应用到牛仔布色差检测上，对于牛仔布检测的快速准确化具有重要意义。使用牛仔服装智能检测评级系统有两个方面的好处，一是客观评价代替主观评价，减少误差的产生，减少了检测人员的工作强度；第二是大大提高检测效率，可以增加检测样本来达到提高整体检测准确性的目的。