本发明的公开了一种基于卷积神经网络的色织物疵点检测方法，本发明中使用的方法总共分为两个阶段：训练阶段和检测阶段。训练阶段是首先建立色织物疵点图像库，对图像进行预处理，削弱噪声和图像纹理的影响，再将图像及图像标签打包起来，然后建立建立基于AlexNet卷积神经网络的色织物疵点检测模型。
一种基于模式识别和图像处理的纺织品瑕疵自动检测及分类方法，具体按照以下步骤实施：1)构建基于模式识别和图像处理的设备；2)采集分辨率为2048×2048大小的RGB彩色织物图像等。
基于Gabor滤波器的印花织物疵点检测方法：建立基本Gabor滤波器，提取Gabor参数；对提取的Gabor参数进行选择、交叉、变异，改Gabor参数等。
