图像处理技术在纺织品检测中的主要应用领域包括纤维检测、纱线检测和织物检测三个方面：
(1)纤维检测主要是纤维的外观形态、直径、棉网均匀度检测，纤维异型度检测，羊毛的细度、纤维混纺比的测定等等。
(2)纱线检测主要是纱线混合状态及纱线的外观质量等。
(3)织物方面主要有织物的密度、组织结构、折皱分析、悬垂性评定、起球等级评定以及疵点检测等。
计算机图像处理主要包括以下方面：①图像预处理，其目的是对图像去除噪声，突出目标：②图像分割和目标提取，主要目的是从图像中获得感兴趣的区域：③特征提取，是要获得对目标的有效特征表达和描述：④目标分类，是在提取特征的基础上实现判别和分类。
常用的图像识别方法有：灰度匹配法、形态法、神经网络法、纹理模型法四种。其中，神经网络法的缺点是，可能因为特征值选择的不合适或者不足，造成检验结果的不可靠：纹理模型法的不足在于仅仅通过随机场模型并不能最大限度地降低图像分析的计算复杂度和提高图像处理的速度，因而还不能实现织物疵点的快速自动检测。
随着计算机科学技术的发展，以前靠人来完成的很多纺织品检验工作现在可以用计算机来代替。计算机图像识别技术体现出快速、准确、高可靠性和稳定性等优势，在纺织行业的应用会越来越广泛，特别是在线检测方面得到应用和发展。
1．4显微镜分析技术在纺织上的应用
显微镜技术很就被应用于纺织材料和纺织品检测上，并且在不断快速发展。从最初的电子显微镜开始，已经逐步发展出扫描电子显微镜、扫描隧道电子显微镜、原子力电子显微镜、扫描离子电导显微镜、扫描探针电子显微镜等。
现在的显微镜技术已经得到了高度的发展，它们具有高分辨率，对于纺织品表面的细微结构有较高的分辨率。而且可进行多种功能的分析，像与与X射线谱仪配接，或配有光学显微镜和单色仪等附件时，有利于对各种功能性纤维的表面特征做出分析。可使用加热、冷却和拉伸等样品台进行动态试验，观察在不同环境条件下的相变及形态变化等。可以通过电子学方法有效地控制和改善图像的质量，如通过调制可改善图像反差的宽容度，使幽像各部分亮度适中。采用双放大倍数装置或图像选择器，可在荧光屏上同时观察不同放火倍数的图像或不同形式的图像。
随着纺织科技的不断发展，新型纺织材料层出不穷，在新型纺织材料的研制过程中，需要对新材料进行观察、检测鉴定．为达到纺织品对材料的各种要求，_住研制过程中就需要了解材料的内部结构、物质成分和各种理化性能．通过显微镜的观察，不仅可以知道纺织材料的表面特征，也可以知道材料的内部结构平¨化学组成，或者织物表面瑕疵的分析和织物或纱线摩擦表面性质的评判，进而可以判定其许多理化性能指标，指导进一步的材料研制工作。
1．5热分析技术在纺织上的应用
红外分析和热分析是分析仪器中应删很』的两人家族。红外光谱分析是用红外光去照射物质，使物质吸收一定的光能量，物质中的分子吸收光能后选择性的吸收其中某些频率，形成一些吸收谱带，称红外光谱。高分子化工产品中大多数基团都相对独立的在红外光谱的一定频率范围内出现特征吸收峰，所以红外光谱能鉴定分子中的基团，用来判定产品的化学成分。热分析是在程序控制温度下自动连续跟踪物质的物理性质与温度关系的一种技术。它主要用于研究物质的物理变化(品型转变，相态变化和吸附)和化学变化(脱水、分解、氧化和还原等)。因此，红外与热分析的联用，是分析和检测高分子材料的化工产品的有效方法。
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