1.一种基于光学手段的纺织品质量检测方法，其特征在于，包括：

使用多光谱相机获取待检测纺织品图像，将待检测纺织品图像与标准图像进行模板匹配得到匹配成功的待检测纺织品图像；

对匹配成功的待检测纺织品图像中的非图案区域的像素点的像素值进行聚类，根据聚类结果将该非图案区域的织线颜色修改为其主要像素点的颜色；

对修改颜色后的匹配成功的待检测纺织品图像进行边缘检测，得到边缘图像，对边缘图像进行连通域分析，根据每个连通域中的边缘像素点的梯度值对该连通域内的像素点进行分组；

根据匹配成功的待检测纺织品图像的边缘图像中每组边缘像素点的梯度值和对应的标准图像中该分组的边缘像素点的梯度值得到匹配成功的待检测纺织品图像的边缘图像中每组边缘像素点的梯度差均值；

利用匹配成功的待检测纺织品图像的边缘图像中每组边缘像素点的梯度差均值和该组边缘像素点梯度值相对于该组像素点梯度均值的方差得到匹配成功的待检测纺织品图像中出现渗花瑕疵的概率；

根据出现渗花瑕疵的概率对匹配成功的待检测纺织品质量进行判断。

2.根据权利要求1所述的一种基于光学手段的纺织品质量检测方法，其特征在于，所述主要像素点的颜色的获取方法为：将匹配成功的待检测纺织品图像中的非图案区域图像中各个像素点的像素值进行均值漂移聚类，得到多个聚类结果，同一聚类结果中的数据表示像素值相似的一类像素点；

将所有聚类结果中像素点个数最多的聚类结果的聚类中心的像素点的像素值作为该非图案区域图像的主要像素值。

3.根据权利要求1所述的一种基于光学手段的纺织品质量检测方法，其特征在于，所述对连通域内的像素点进行分组的方法为：对该连通域边缘像素点的梯度值以及该梯度值所对应的像素点个数进行统计，得到该连通域所对应的梯度值‑像素点个数序列；

使用最小二乘法对该序列中的数据进行曲线拟合，获取该曲线的所有极大值点，则该连通域中边缘梯度类型记为所得极大值点的个数，记为 ；

按照极大值点的值即梯度值对该连通域中所有边缘像素点进行划分，得到 个梯度类型的边缘像素点集合，每个梯度类型的边缘像素点集合为一组，得到 组边缘像素点。

4.根据权利要求1所述的一种基于光学手段的纺织品质量检测方法，其特征在于，所述匹配成功的待检测纺织品图像中出现渗花瑕疵的概率的获取步骤为：获取匹配成功的待检测纺织品图像的边缘图像中第 个连通域的第 组边缘中各个边缘像素点相对于标准图像中对应的该组边缘各个边缘像素点的梯度值 的差值序列，计算该差值序列的差值均值，记为 ；

获取匹配成功的待检测纺织品图像的边缘图像中第 个连通域的第 组边缘的平均梯度值，计算第 组边缘中各个边缘像素点的梯度值相对于平均梯度值的方差 ；

根据每组边缘像素点的差值序列均值和方差计算出匹配成功的待检测纺织品图像中出现渗花瑕疵的概率。

5.根据权利要求4所述的一种基于光学手段的纺织品质量检测方法，其特征在于，所述匹配成功的待检测纺织品图像中出现渗花瑕疵的概率的计算方法如下：式中，为匹配成功的待检测纺织品出现渗花瑕疵的概率， 为匹配成功的待检测纺织品图像的边缘图像中连通域的个数，为第 个连通域的边缘像素点的分组个数， 为第个连通域中第 组边缘像素点与标准图像的边缘图像中对应的边缘像素点的梯度差均值，为第 个连通域中第 组边缘像素点的梯度值相对于该组像素点梯度均值的方差。

6.根据权利要求1所述的一种基于光学手段的纺织品质量检测方法，其特征在于，所述匹配成功的待检测纺织品图像的获取方法为：使用模板匹配算法计算待检测纺织品图像与标准图像的匹配准确率 ；

若 时，匹配失败，发出预警；否则，匹配成功，得到匹配成功的待检测纺织品图像。

7.根据权利要求1所述的一种基于光学手段的纺织品质量检测方法，其特征在于，所述对匹配成功的待检测纺织品质量进行判断的方法为：设置匹配成功的待检测纺织品出现渗花瑕疵的概率阈值 ，当 时，该纺织品质量较差，发出预警。