随着技术的发展，机器视觉与图像处理技术用于布匹疵点检测的研究越来越多，主要集中在布匹生产的在线检测和验布环节。在服装行业实际生产中，纺织品的传统表面质量检测包括疵点的定位、提取等过程大部分是由人工视觉来完成，不可避免产生检测效果不良等问题。为了适应服装加工行业的布匹质量检测需求，实现在铺布过程中快速定位和提取疵点标识，并与裁剪样片位置自动匹配，方便对含疵样片的补充裁剪与更换，本文提出了一种新的基于服装自动剪裁系统的含疵样片图形图像匹配算法，实现含疵样片的快速检测与定位，用于优化布匹的铺展、裁剪、补充含疵样片的工艺流程。　　文中结合数学形态学、拓扑几何学等理论研究建立起样片与疵点间的的拓扑关系以及度量关系，通过含疵样片检测实验系统搭建、DOCAD的排版分析、样片与疵点间的的拓扑关系交集矩阵模型建立及HALCON图像处理算法等，与服装加工过程结合起来，并结合企业实际情况和DOCAD软件自动排料、自动裁剪等工艺流程，以色织牛仔布DOCAD打版的女款牛仔夹克为实验对象,验证算法的有效性。　　本文研究的主题思路是在含疵样片实验检测系统上进行含疵样片图像处理，将模拟铺布机、DOCAD排料图、自动裁床的三个坐标设置统一，通过采集系统得到疵点标识的坐标信息，再结合DOCAD自动排料软件得到样片的排料信息，将疵点标识的坐标信息与样片的排料信息匹配，在DOCAD软件排料图上得到疵点样片的矢量图，然后将疵点样片矢量图转换成位图，再次统一排料制成合格样片替换含疵样片。　　在研究过程中，融合拓扑学、数学形态学等理论，通过含疵样片检测实验台搭建与DOCAD、HALCON等软件的结合，论证本文所提出的的含疵样片图形图像匹配算法：实验表明基于服装自动剪裁系统的含疵样片图形图像匹配算法能够实现常见疵点的检测定位，对纺织品含疵样片的提取提供了一定的理论意义和参考价值。