针对经编织物疵点自动检测问题,提出了一种新的基于最优 Gabor 滤波器的经编织物疵点检测方法。具体可分为 两个阶段:学习阶段和检测阶段。在学习阶段,对于无疵点的经编织物图像构造可调制的二维 Gabor 滤波器,采用量子行为 粒子群优化(QPSO)算法对 Gabor 滤波器的参数进行优化,得到与无疵点的织物图像纹理特征最匹配的 Gabor 滤波器参数。 在检测阶段,由学习阶段得到的最佳参数构造 Gabor 滤波器,用该滤波器对待检测织物图像进行卷积处理,然后再对得到的 卷积图像进行二值化处理,最终识别出待检测织物是否有疵点存在。结果表明, 该方法的检测率可以达到 96.67%,具有很好的稳定性和鲁棒性, 适合应用于工业生产。