1. 本选题研究的目的及意义
随着纺织工业的快速发展和人们对纺织品质量要求的不断提高，织物缺陷检测作为纺织品质量控制的关键环节，其重要性日益凸显。
传统的依靠人工目视进行织物缺陷检测的方法存在着诸多弊端，例如：
主观性强：人工检测结果受检测人员主观因素影响较大，容易出现漏检、误检等问题，检测效率和精度难以保证。
实时性差：人工检测速度慢，无法满足现代化纺织生产线高速、连续运行的要求。
2. 本选题国内外研究状况综述
织物缺陷检测技术的研究一直是国内外学者关注的热点，近年来取得了丰硕的研究成果。
以下将分别从国内外研究现状进行综述：
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将针对织物缺陷检测的特点和难点，重点研究以下内容：
1.织物图像预处理:针对织物图像存在噪声干扰、光照不均等问题，研究图像灰度化、图像去噪、图像增强等预处理方法，提高图像质量，为后续特征提取和缺陷识别奠定基础。
2.织物缺陷特征提取:研究基于纹理、形态学和颜色特征的织物缺陷特征提取方法。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论研究和实验研究相结合的方法，具体步骤如下：
1.文献调研：查阅国内外相关文献，了解织物缺陷检测的研究现状、发展趋势以及存在的问题，为本研究提供理论基础和参考依据。
2.算法设计与实现：根据织物缺陷的特点，研究适用于织物图像的预处理算法、特征提取算法和分类识别算法，并利用MATLAB、Python等编程语言进行算法实现和仿真实验。
3.实验数据采集与分析：建立织物缺陷图像数据库，收集不同类型、不同程度的织物缺陷图像，并对图像进行标注和分类，为算法训练和测试提供数据支持。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.多特征融合的织物缺陷识别:将纹理特征、形态学特征和颜色特征进行融合，构建多特征融合的织物缺陷识别模型，以提高缺陷识别的准确率和鲁棒性，克服单一特征识别方法的局限性。
2.深度学习与传统方法的结合:将深度学习技术与传统的图像处理技术相结合，充分发挥各自优势，探索构建高效、准确的织物缺陷检测方法。
3.面向实际应用的系统开发:开发基于数字图像处理的织物缺陷检测系统原型，并进行实际应用测试，验证所提方法的有效性和实用性，为实际生产提供技术支持。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 黄丽珍,王华,何政,等. 基于改进Faster R-CNN的织物缺陷检测算法[J]. 纺织学报, 2021, 42(8):125-133.
[2] 刘坤,张丽霞,郭玉强,等. 基于迁移学习与特征融合的织物缺陷检测[J]. 东华大学学报(自然科学版), 2022, 48(1):65-72.
[3] 李俊,王文杰,李静,等. 基于改进YOLOv3的织物缺陷检测方法[J]. 纺织学报, 2020, 41(11):157-164.
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