目前织物组织结构的分析还是借助于放大镜、分析针等简单工具,完全依赖人工目测完成。由于人工目测不可避免会受到个人的视力、情绪、疲劳、光线等因素的影响,带有很大的个人主观性,往往难以保证识别质量,造成测试结果具有一定的主观性和不可靠性,而且耗费操作人员大量的时间重复做相同的工作。加上效率低下已无法适应目前纺织生产小批量、多品种、高效率的需要。这成为了提高纺织企业信息化、生产自动化程度的一个瓶颈。如果能设计出一套织物组织结构参数的自动识别系统,将会大大推动纺织生产效率,实现全面自动化。图像处理技术和人工智能近年来取得了很大的发展,这使得利用图像处理技术实现织物组织结构的自动分析成为可能。本文运用灰度共生矩阵对织物图像进行特征提取,然后设计了一个三层BP神经网络对提取出来的特征值进行识别分类,经试验验证对平纹、斜纹、缎纹三种组织织物图像的正确识别率可达93.45%。在织物分类成功的基础上,运用小波分解理论,提取织物图像经纬向亮度信息,对织物组织点进行定位,利用组织点图像表面纹理信息,提取相关性特征,对其经纬属性进行判断,从而分析出织物具体组织结构。