1.一种纺织品异常检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

采集纺织品图像，对纺织品图像进行语义分割得到纺织品区域图像，获取纺织品区域图像对应的纺织品灰度图；

分别计算纺织品灰度图中每行的灰度值总和以及每列的灰度值总和，对应构建行和曲线与列和曲线；对行和曲线与列和曲线进行平滑操作，分别得到不同平滑程度下的平滑曲线；获取平滑曲线上的极大值和极小值，根据极小值将平滑曲线划分为多个波动区域，根据波动区域中的极大值对波动区域进行合并，得到多个合并波动区域；

获取不同平滑程度下的第K个合并波动区域对应的曲线，得到每个曲线的波峰值和波谷值，计算波峰值和波谷值的比值，得到比值集合，基于比值集合获取每个平滑程度下第K个合并波动区域的变换程度，获取变换程度超过变换阈值的合并波动区域，作为目标区域，将目标区域的变换程度相加得到第K个合并波动区域的变化程度；

分别获取不同平滑程度下每个同一合并波动区域的变化程度，组成变化程度集合，获取变化程度集合的最大变化程度和最小变化程度，得到变化程度极差值，获取每个变化程度与最小变化程度的差值作为分子，变化程度极差值为分母，得到对应的比值作为每个同一合并波动区域的异常概率，根据异常概率检测纺织品的异常。

2.如权利要求1所述的一种纺织品异常检测方法，其特征在于，所述不同平滑程度下的平滑曲线的获取方法，包括：对于行和曲线与列和曲线，获取曲线上的局部极小值，将局部极小值的横坐标构成位置序列，计算位置序列中任意两个元素的差值，得到差值序列；将差值序列中的最大元素和最小元素作为窗口的长度范围，基于长度范围获取不同平滑程度下的平滑曲线。

3.如权利要求1所述的一种纺织品异常检测方法，其特征在于，所述合并波动区域的获取方法，包括：计算当前波动区域中的极大值与其相邻波动区域中的极大值的差值绝对值，当差值绝对值小于阈值时，将这两个波动区域合并为一个合并波动区域；当差值绝对值大于或等于阈值时，将当前波动区域作为合并波动区域。

4.如权利要求1所述的一种纺织品异常检测方法，其特征在于，所述基于比值集合获取每个平滑程度下第K个合并波动区域的变换程度的方法，包括：获取比值集合中的最大比值和最小比值，得到极差值；利用最大比值减去当前平滑程度下第K个合并波动区域对应的比值，得到比值差，以比值差为分子、极差值为分母得到的比值作为当前平滑程度下第K个合并波动区域的变换程度。

5.如权利要求1所述的一种纺织品异常检测方法，其特征在于，所述根据异常概率检测纺织品的异常的方法，包括：当异常概率大于异常阈值时，确认纺织品出现异常；当异常概率小于或等于异常阈值时，确认纺织品正常。