基于图像分析的服装缝线疵点的识别研究的中期报告摘要：随着数字化时代的到来，服装行业也逐渐向着智能化方向发展。其中，服装检验是服装生产过程中至关重要的一环。传统的人工检验费时费力，且存在人为误判的可能。为此，我们通过图像分析技术，研究服装缝线疵点的自动识别方法。本研究针对缝线疵点的特点，提出了一种基于形态学处理和深度学习模型的识别方法。具体地，我们首先通过形态学处理将图像中的线条进行分离，以便更好地提取缺陷信息。之后，我们借助深度学习模型对缺陷进行分类识别。实验结果表明，我们的方法能够有效地识别出不同类型的线疵点，且在识别精度和效率方面表现出了良好的性能。关键词：图像分析；深度学习；形态学处理；服装缝线；疵点识别。Abstract:Withtheadventofthedigitalage,thegarmentindustryisgraduallymovingtowardsintelligentdirection.Amongthem,clothinginspectionisacrucialpartofclothingproductionprocess.Traditionalmanualinspectionistime-consumingandlabor-intensive,andthereisapossibilityofhumanerror.Tothisend,westudytheautomaticrecognitionmethodofsewingdefectsongarmentsthroughimageanalysistechnology.Inthisstudy,weproposearecognitionmethodbasedonmorphologicalprocessinganddeeplearningmodelforsewingdefects.Specifically,wefirstusemorphologicalprocessingtoseparatethelinesintheimageforbetterdefectinformationextraction.Then,weusedeeplearningmodelstoclassifyandidentifydefects.Theexperimentalresultsshowthatourmethodcaneffectivelyrecognizedifferenttypesofstitchingdefects,andhasgoodperformanceintermsofrecognitionaccuracyandefficiency.Keywords:Imageanalysis;Deeplearning;Morphologicalprocessing;Garmentstitching;Defectrecognition.