1.一种新材料纺织品漂白缺陷光学检测方法，其特征在于，该方法包括：利用光学手段，获取纺织品图像；获取所述纺织品图像的纺织纹理方向，基于所述纺织纹理方向获取所述纺织品图像的灰度共生矩阵；

基于所述灰度共生矩阵中的数值和数值位置拟合得到二维高斯混合模型，获取构成所述二维高斯混合模型的若干子高斯模型，根据所述灰度共生矩阵中的数值属于各子高斯模型的概率，对所述纺织品图像中的像素进行分类，得到若干个像素类别；

基于像素的分布情况获取各像素类别的集中分布度；基于所述集中分布度获取漂白缺陷疑似像素，进而获取漂白缺陷疑似区域；根据所述漂白缺陷疑似区域中的像素数量检测其是否为漂白缺陷区域。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于像素的分布情况获取各像素类别的集中分布度，具体地，每个像素类别的集中分布度的获取具体为：将纺织品图像转换为灰度图，对所述灰度图进行分块处理，得到若干个图像块；

对于每个图像块：获取图像块中该像素类别对应的像素数量与所述像素数量均值的差值，其中，根据各图像块中该像素类别对应的像素数量，得到所述像素数量均值；对图像块中该像素类别对应的像素数量进行数量扩增，得到扩增像素数量，获取图像块中像素总数量与所述扩增像素数量的比值；获取所述差值与所述比值的乘积；

基于各图像块对应的乘积，获取乘积均值，根据所述乘积均值获取所述集中分布度。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述乘积均值获取所述集中分布度：对所述乘积均值进行归一化处理，得到所述集中分布度。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，利用光学手段，获取纺织品图像，具体为：设置多个单色光源，所述单色光源的颜色分别为红色、绿色和蓝色；

在各单色光源的照射下，获取单通道的纺织品的黑白图像；

基于获取的所有黑白图像，得到所述纺织品图像，所述纺织品图像为RGB图像。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，获取所述纺织品图像的纺织纹理方向，具体为：获取所述纺织品图像的灰度图，将所述灰度图转换为频谱图，基于所述频谱图获取所述纺织品图像的纺织纹理方向。

6.一种新材料纺织品漂白缺陷光学检测装置，其特征在于，该装置包括：图像处理模块，用于利用光学手段，获取纺织品图像；获取所述纺织品图像的纺织纹理方向，基于所述纺织纹理方向获取所述纺织品图像的灰度共生矩阵；

像素分类模块，用于基于所述灰度共生矩阵中的数值和数值位置拟合得到二维高斯混合模型，获取构成所述二维高斯混合模型的若干子高斯模型，根据所述灰度共生矩阵中的数值属于各子高斯模型的概率，对所述纺织品图像中的像素进行分类，得到若干个像素类别；

缺陷检测模块，用于基于像素的分布情况获取各像素类别的集中分布度；基于所述集中分布度获取漂白缺陷疑似像素，进而获取漂白缺陷疑似区域；根据所述漂白缺陷疑似区域中的像素数量检测其是否为漂白缺陷区域。

7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述缺陷检测模块包括：分块单元，用于将纺织品图像转换为灰度图，对所述灰度图进行分块处理，得到若干个图像块；

第一计算单元，用于对于每个图像块：获取图像块中该像素类别对应的像素数量与所述像素数量均值的差值，其中，根据各图像块中该像素类别对应的像素数量，得到所述像素数量均值；对图像块中该像素类别对应的像素数量进行数量扩增，得到扩增像素数量，获取图像块中像素总数量与所述扩增像素数量的比值；获取所述差值与所述比值的乘积；

第二计算单元，用于基于各图像块对应的乘积，获取乘积均值，根据所述乘积均值获取所述集中分布度。

8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述第二计算单元包括：归一化处理单元，用于对所述乘积均值进行归一化处理，得到所述集中分布度。

9.如权利要求8所述的装置，其特征在于，所述图像处理模块包括：光源设置单元，用于设置多个单色光源，所述单色光源的颜色分别为红色、绿色和蓝色；

黑白图像获取单元，用于在各单色光源的照射下，获取单通道的纺织品的黑白图像；

图像整合单元，用于基于获取的所有黑白图像，得到所述纺织品图像，所述纺织品图像为RGB图像。

10.如权利要求9所述的装置，其特征在于，所述图像处理模块包括：纹理方向获取单元，用于获取所述纺织品图像的灰度图，将所述灰度图转换为频谱图，基于所述频谱图获取所述纺织品图像的纺织纹理方向。