1.一种基于模板匹配的拉链布边缺陷识别方法，其特征在于，包括：

建立纹理模板数据库：获取正常拉链布边的布边RGB图像，根据布边RGB图像中每行像素点的距离序列计算每行像素点的位置分布规则度，将所述位置分布规则度最大的像素点作为该行的关键像素点；获取每行像素点中关键像素点出现的序列规律，按照获取的序列规律对每行像素点的距离序列进行划分，将划分后的所有行像素点的距离序列中所有像素点构成的区域作为纹理模板；

所述布边RGB图像中每行像素点的距离序列的获取方法如下：

获取布边RGB图像中每个像素点的坐标值，得到所有像素点的坐标序列，根据每行像素点的坐标序列的一阶差分值得到每一行像素点的距离序列；

获取每行像素点的距离序列之后，还包括：

将每行像素点的距离序列根据距离元素值的大小分为多个组，其中，每个组包含多个距离元素值，当其中一组中的距离元素值与其前一组或后一组距离元素值的差值小于阈值时，将该组中的距离元素值进行分配，得到每行像素点的最终距离序列，分配方法为：其中， 与 分别为与 相邻的前一组和后一组距离元素数量， 与 分别为分配后与 相邻的前一组和后一组距离元素数量， 为当前组距离元素值， 与 分别为与 相邻的前一组和后一组距离元素值；

计算每行像素点的位置分布规则度的表达式如下：

其中，为每行像素点的数量，为正常布边RGB图像的长度，为该行对应每个像素点的位置分布规则度， 表示最终距离序列按照距离元素值可分为 组， 表示每组中的距离元素数量， 表示最终距离序列中距离元素的个数；

按照获取的序列规律对每行像素点的距离序列进行划分的方法为：

将每行像素点的最终距离序列中从起始像素点到关键点之间的距离序列作为一个循环区域，获取布边RGB图像中所有行像素点的最终距离序列的循环区域，将所有行像素点的最终距离序列的循环区域中所有像素点构成的区域作为纹理模板；

模板匹配：获取待检测布边缺陷区域的RGB图像，根据纹理模板数据库中的纹理模板对待检测布边缺陷区域的RGB图像进行滑动检测，获得该待检测布边缺陷区域的RGB图像所对应的所有纹理模板；

缺陷判断：利用待检测布边缺陷区域的RGB图像中所有像素点的颜色通道值，及匹配成功的所有纹理模板中所有像素点的颜色通道值计算该待检测布边缺陷区域的RGB图像与纹理模板的颜色差异性；根据获取的颜色差异性值判断待检测布边缺陷区域的缺陷类型。

2.根据权利要求1所述的一种基于模板匹配的拉链布边缺陷识别方法，其特征在于，计算该待检测布边缺陷区域的RGB图像与纹理模板的颜色差异性的方法为：其中，为纹理模板的像素点的个数， , )为待检测布边RGB图像的缺陷区域中与纹理模板对应区域像素点的红色、绿色和蓝色对应的值， , )为纹理模板中像素点的红色、绿色和蓝色对应的值，为所述颜色差异性。

3.根据权利要求1所述的一种基于模板匹配的拉链布边缺陷识别方法，其特征在于，根据所述颜色差异性值判断待检测拉链布边的缺陷类型，包括：当 时，待检测拉链布边为污染缺陷；

当 ‑ 时，待检测拉链布边为破损缺陷；

当 时，待检测拉链布边为脱线缺陷。