物外觀的重要因素，一旦形成疵布，必將給紡織廠帶來損失，因此減少染色疵點(diǎn)、降低疵布出現(xiàn)的幾率是每一個(gè)紡織廠在質(zhì)量管理工作中的重中之重。疵布的成因是由疵點(diǎn)造成的，對(duì)紡織廠來講，絕對(duì)地消滅染色疵點(diǎn)是辦不到的，只能做到預(yù)防、減少染色疵點(diǎn)的發(fā)生。而預(yù)防、減少染色疵點(diǎn)的發(fā)生，有一個(gè)前提就是快速準(zhǔn)確地對(duì)染色疵點(diǎn)進(jìn)行預(yù)報(bào)。一些企業(yè)結(jié)合實(shí)際情況，利用疵點(diǎn)分布圖，進(jìn)行快速反饋疵布狀態(tài)，通過制定疵點(diǎn)的預(yù)報(bào)、分析制度，經(jīng)過較長時(shí)間運(yùn)作，效果明顯，值得借鑒。
　　這種利用疵點(diǎn)分布圖的方法，是確定疵點(diǎn)臨界線法則，也就是將主要染色疵點(diǎn)形成的數(shù)量確立一條臨界線(平行于X軸的一條直線)，臨界線具體值的依據(jù)是：(1)客戶對(duì)該面料染色疵點(diǎn)能夠容忍的最大極限；(2)結(jié)合紡織廠自身各工序加工過程中的實(shí)際情況而規(guī)定一個(gè)上限。在確定疵點(diǎn)臨界線后，那么需要控制的染色疵點(diǎn)數(shù)量就有了一個(gè)最高限值(即疵點(diǎn)臨界值)，一旦超出了臨界值，就表明該染色疵點(diǎn)量已經(jīng)影響到了該面料的外觀質(zhì)量。各個(gè)工序過程中采取各種措施的目的就是要將染色疵點(diǎn)量控制在臨界值以下。
　　具體而言，紡絲、牽伸、染整等車間及各生產(chǎn)工序依據(jù)各批品種每班染色疵點(diǎn)數(shù)量，標(biāo)出各染色疵點(diǎn)的走勢(shì)線(一條不規(guī)則的曲線，染色疵點(diǎn)數(shù)量是指每米疵點(diǎn)的個(gè)數(shù))。染色疵點(diǎn)走勢(shì)線告訴我們的是：某種染色疵點(diǎn)在一段時(shí)間內(nèi)的數(shù)量變動(dòng)情況及將來的可能走勢(shì)方向。在實(shí)際生產(chǎn)過程中要更多關(guān)注的是走勢(shì)線趨勢(shì)，最佳狀況是永遠(yuǎn)位于臨界線下方波動(dòng)，但事實(shí)上是很難做到的，只要不是連續(xù)上升趨勢(shì)，就可以認(rèn)為該染色疵點(diǎn)是可控的，一旦越過臨界線，就意味著該染色疵點(diǎn)是失控的。生成過程中，利用疵點(diǎn)分布圖進(jìn)行染色疵點(diǎn)控制，關(guān)鍵是預(yù)報(bào)分析，在該系統(tǒng)的建立上，也會(huì)有從不完善到逐漸完善的過程，有的企業(yè)在車間內(nèi)開辟了染色疵點(diǎn)專欄，進(jìn)行統(tǒng)計(jì)、分析、原因排查，持之以恒，收到了不錯(cuò)的效果。
　　4計(jì)算機(jī)識(shí)別系統(tǒng)在織物疵點(diǎn)檢測中的應(yīng)用
　　隨著計(jì)算機(jī)的普及，國內(nèi)外織物疵點(diǎn)識(shí)別方法與自動(dòng)檢測系統(tǒng)已成功推向市場，其中計(jì)算機(jī)圖像處理與識(shí)別技術(shù)應(yīng)用于紡織行業(yè)，已有許多年了。其在紡織品檢驗(yàn)中的應(yīng)用主要有織物疵點(diǎn)檢驗(yàn)，紗線勻度、潔凈、清潔度檢驗(yàn)，混紡紗中各種纖維的識(shí)別、棉網(wǎng)棉結(jié)檢驗(yàn)等，其中織物疵點(diǎn)檢驗(yàn)是最重要的檢驗(yàn)項(xiàng)目之一。
　　近2O多年來，國內(nèi)外學(xué)者在此方面進(jìn)行了大量研究，已有不少研究成果推向市場。如瑞士ZellwegerUster公司推出的用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別技術(shù)開發(fā)的Fabriscan檢布系統(tǒng)，比利時(shí)BARC0公司的驗(yàn)布系統(tǒng)，德國0bdix光電子技術(shù)公司開發(fā)的在線織物檢驗(yàn)系統(tǒng)；以色列EVS公司的I-TEX機(jī)型自動(dòng)檢布系統(tǒng)等。但真正適用于實(shí)際生產(chǎn)并被市場接納的并不多，市場主要占有者為以色列的EVS公司。
　　以色列EVS公司的坯布自動(dòng)檢測系統(tǒng)其核心裝置I-TEX是一套觀察檢測系統(tǒng)，該系統(tǒng)基于獨(dú)立圖象理解算法，而其算法則模仿人類的視覺機(jī)制，可自動(dòng)控制探測、保存、定位，并進(jìn)一步對(duì)布面上的疵點(diǎn)進(jìn)行評(píng)估分析。能檢測出小至0.5mm的可見疵點(diǎn)，檢測門幅達(dá)330cm。該公司已向歐洲、美洲、亞洲和非洲的紡織印染企業(yè)出售了200多套I-TEX系統(tǒng)，其數(shù)量占現(xiàn)有整個(gè)織物疵點(diǎn)自動(dòng)檢驗(yàn)系統(tǒng)市場份額的9O%以上，在我國僅有少數(shù)廠家引進(jìn)了該系統(tǒng)。
　　5我國疵點(diǎn)檢測系統(tǒng)的研究狀況及方向
　　我國在織物疵點(diǎn)自動(dòng)檢測方面的研究起步較晚，從上世紀(jì)9O年代后期才開始。研究內(nèi)容主要為疵點(diǎn)識(shí)別的算法，特征提取方法涉及空間域的紋理分析等，疵點(diǎn)判定和分類多使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。2004年卿湘運(yùn)等將織物圖像分成大小相同的局部窗口，在局部窗口區(qū)域內(nèi)分割出疵點(diǎn)圖像。并用數(shù)字形態(tài)學(xué)濾除噪聲，計(jì)算疵點(diǎn)形狀因子等作為識(shí)別參數(shù)，有效地識(shí)別出了缺緯、斷經(jīng)、油污、破洞4類常見疵點(diǎn)，實(shí)驗(yàn)證明此方法基本滿足實(shí)時(shí)檢測的要求。
　　2004年，汪成龍等通過對(duì)織物結(jié)構(gòu)的深入剖析，提出運(yùn)用布紋的直線特征紋理，由概率統(tǒng)計(jì)生成直方圖，有效地提取織物的特征波形，能準(zhǔn)確定位突變或異常位置，正確識(shí)別織物疵點(diǎn)，成為簡單高效的織物視覺檢測算法。
　　李立輕等在織物圖像的小波分解算法和緊支撐正交小波的基礎(chǔ)上提出了織物自適應(yīng)小波的構(gòu)造，由自適應(yīng)小波對(duì)織物圖像分解，然后對(duì)分解后的緯向和經(jīng)向子圖像提取特征，由特征值檢測和識(shí)別疵點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)證明了該方法對(duì)常見疵點(diǎn)具有快速、準(zhǔn)確的檢測效果。
　　此外，研究人員所提出的疵點(diǎn)檢測方法可謂多種多樣，其中一些也日趨成熟，具備很強(qiáng)的實(shí)用性。其中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本是用于最后的疵點(diǎn)辨別和分類，由于在基于樣本的自適應(yīng)學(xué)習(xí)和故障模式快速分類方面的強(qiáng)大優(yōu)勢(shì)，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)已成為織物疵點(diǎn)識(shí)別中的必備工具。
　　總之，為了把關(guān)于疵點(diǎn)檢測的研究工作向?qū)嵱没矫姘l(fā)展，充分利用目前計(jì)算機(jī)計(jì)算速度和能力的大幅提高，以及算法的不斷發(fā)展和日益成熟的有利條件，實(shí)現(xiàn)疵點(diǎn)檢測方法的軟件化，