本文以编织物常见的几种疵点类型为研究对象，众所周知，编织物一般都是有规律的图像，而编织物中的疵点相对于编织物来说那就是异点即不符合编织物一般规律的图案。相角变换算法能够删除图像在任意尺度上的任何规律图案，同时保留不规则图案，这就为我们进行编织物疵点检测提供了重要的依据。然而面对编织物疵点检测而言只简单的相角变换并不能体现相角变换的最大优势，所以本文意在通过改进相角变换算法以突出相角变换的最大优势，尽可能最多的消除有规则的信息量，尽可能准确的保留不规则的信息量。对编织物疵点信息的提取就相当于尽可能准确的保留不规则的信息量，并在此基础上利用马氏距离对编织物二值化以实现疵点检测，最后本文意在结合编织物疵点阈值与最简单的几何数学原理基础上来实现对几种常见的编织物疵点类型的分类识别。　　本文编织物疵点检测及类型识别方法实现简单，相对于以往的编织物疵点检测，不仅能够使检测出的疵点形状大小更接近疵点原样，又能够检测出不易察觉的小疵点，还能实现对点、线、块状的疵点检测。