1.一种基于高精度数字图像的服装缝线疵点自动检测方法，其特征在于包括如下步骤：

(1)根据服装缝线所在位置划分服装部位，并对缝线疵点按服装部位分类；

(2)利用自主搭建的装有高精度工业相机的图像采集设备，获取待测服装的高清图像；

(3)预处理步骤(2)中获取的图像，并人工标注服装部位，建立标准服装部位数据集；

(4)使用步骤(3)中的服装部位数据集，训练Faster R‑CNN网络，实现服装部位的自动识别与划分；

(5)提取步骤(4)中自动识别的服装部位图像，利用方向与每个服装部位缝线方向一致的Gabor算子提取缝线，用阈值对提取的缝线做二值化处理；

(6)利用Zhang‑Suen算法处理步骤(5)中服装部位缝线二值化图像得到以针脚为单位的线迹片段，根据线迹片段提取缝线特征，使用分类器识别服装缝线疵点并判断其类别。

2.根据权利要求1所述的一种基于高精度数字图像的服装缝线疵点自动检测方法，其特征在于：所述步骤(1)根据服装中缝线分布的位置，可将服装分为领部、门襟、下摆、衣身与袖子拼合处、袖口六个部位。

3.根据权利要求1或2所述的一种基于高精度数字图像的服装缝线疵点自动检测方法，其特征在于：所述服装缝线疵点按服装部位可分为：领部疵点，包括断线、跳线、重线、线头；

门襟处疵点，包括断线、跳线、重线、线头；下摆处疵点，包括断线、跳线、重线、线头；衣身与袖子拼合处疵点，包括缝纫褶皱、缝合破洞、线头；袖口处疵点，包括断线、跳线、重线、线头。

4.根据权利要求1所述的一种基于高精度数字图像的服装缝线疵点自动检测方法，其特征在于：所述步骤(2)采集设备包括Mars4072S‑24uc工业相机、步进电机一台、高性能计算机一台、传送带一套、LED灯带，所述Mars4072S‑24uc工业相机的镜头为VT‑LEM1614CBMPB 

16mm镜头。

5.根据权利要求1所述的一种基于高精度数字图像的服装缝线疵点自动检测方法，其特征在于：所述步骤(4)预处理服装部位数据集是将获取的图像进行尺寸归一化处理，再经过旋转、平移扩充数据集，然后用不同颜色的矩形框标注服装不同部位并命名。

6.根据权利要求1所述的一种基于高精度数字图像的服装缝线疵点自动检测方法，其特征在于：所述步骤(4)的Faster R‑CNN网络主干网络采用了Resnet网络，去除其中的全连接层，只留下卷积层，输出下采样后的特征图；调整Resnet网络中前三层卷积层大小，将其放置到RPN卷积层前面；将FasterR‑CNN网络中的感兴趣区域池化RoI Pooling改进为感兴趣区域校准RoI Align。

7.根据权利要求1所述的一种基于高精度数字图像的服装缝线疵点自动检测方法，其特征在于：所述步骤(5)根据自动识别的服装部位矩形框坐标提取服装部位图像，根据服装部位缝线方向设定Gabor算子方向，利用方向与缝线方向一致的Gabor算子提取缝线。

8.根据权利要求1所述的一种基于高精度数字图像的服装缝线疵点自动检测方法，其特征在于：所述步骤(6)利用Zhang‑Suen算法在缝线的二值化图像中提取单像素宽度的中轴线，得到以针脚为单位的线迹片段；以中轴线端点为起点，记录所有相连的线迹片段，可以得到每一线迹片段的端点位置、长度、中心位置、与相邻片段中心距离、直线度五组特征参数；将以上参数组合成维度为1×5的特征向量输入到以径向基函数RBF为核函数的支持向量机SVM分类器中获得分类结果。