织物质量控制是织物生产商面临的最重要问题。织物疵点检测目的在于对织造过程和织物后整理过程中能及时发现已存在的疵点，完成对其瑕疵点的分类。对于某些瑕疵，可以在后期整理过程中由人工进行修补，对于不能修补的瑕疵，可以根据其形状、大小信息，对布匹的质量等级进行评价。
    纺织生产厂对坯布的检测主要表现在两个方面：
   （1）检测织物中疵点的种类、数量等信息，以实现为织物打分定级；
   （2）给出关于疵点的可用信息，进而可使检测者诊断问题的症结所在，并采取合理的解决手段，以减少后续类似问题的再次发生。

    长期以来，织物瑕疵检测都由人工目测完成。这种方法具有许多弊端。例如，人工验布速度慢，一般来说20米/分。其次，人工视觉检测无法客观一致，易产生误检和漏检。据相关研究，人类视觉系统只能检测出大约60％-75％的显著瑕疵，因而织物在离厂时已存有潜在的质量隐患，其直接导致了缺陷检测的低效率并使生产企业的利润下降，进而降低产品竞争力并惨遭市场淘汰。而基于机器视觉检测的自动织物瑕疵检测系统则为解决上述检测方法的不足提供了一种行之有效的方法。

    一套完整的基于机器视觉的织物瑕疵自动检测及分类系统是由：线扫描CCD工业相机、主机、机械传动系统等。采用分布式视觉检测系统和自主研发的检测软件代替人工肉眼检测，可以满足宽幅面、高速度、高精度的检测要求，能够实现检测标准的统一，使得质检工作的效率大幅提高。