1.一种基于计算机视觉的布匹表面缺陷检测方法，其特征在于，包括：获取待检测的纯色布匹表面灰度图；

利用灰度图中所有像素点的灰度值和位置构建灰度矩阵；

利用灰度矩阵中所有灰度值构建灰度共生矩阵；

利用灰度共生矩阵中的元素值及其八邻域内元素值的均值获取灰度共生矩阵中的数值集中区域；所述灰度共生矩阵中的数值集中区域是按照如下方式获取：选取灰度共生矩阵中元素值最大的元素为起始点，获取该起始点的八邻域元素；

计算起始点的八邻域元素值的均值及均值方差；

根据起始点的八邻域元素值的均值方差设置均值相近范围，对起始点的八邻域元素进行判断：当起始点的八邻域元素值处于均值相近范围内，则将该起始点的八邻域元素与起始点划分为一个集合；当起始点的八邻域元素值不处于均值相近范围内，则对该起始点的八邻域元素不进行处理，按照该步骤依次对起始点的八邻域元素进行划分，得到第一个集合；

按照得到第一个集合的方式对集合中的所有元素的八邻域元素进行迭代判断，直到集合中的所有元素的八邻域元素不存在处于均值相近范围的元素，得到第一个数值集中区域和剩余元素；

在剩余元素中选取元素值最大的元素为新的初始点，按照得到第一个数值集中区域的方式获取第二个数值集中区域，依此类推，获取灰度共生矩阵中的所有数值集中区域；

根据各个数值集中区域中的元素值之和获取灰度共生矩阵中最大的数值集中区域和其他数值集中区域；

利用其他数值集中区域中各元素和原点的连线与X轴的夹角计算得到其他数值集中区域的数值集中方向；

利用其他数值集中区域中数值集中方向上距离原点最远的元素与原点的距离获取其他数值集中区域的数值聚合程度；

利用其他数值集中区域的数值集中方向和数值聚合程度计算得到其他数值集中区域的数值变化趋势值；

利用其他数值集中区域的数值变化趋势值对待检测的纯色布匹表面是否存在缺陷进行检测。

2.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的布匹表面缺陷检测方法，其特征在于，所述灰度共生矩阵中最大的数值集中区域和其他数值集中区域是按照如下方式获取：统计各个数值集中区域中的所有元素值之和，将元素值之和最大的数值集中区域作为灰度共生矩阵中最大的数值集中区域，其余数值集中区域作为灰度共生矩阵中的其他数值集中区域。

3.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的布匹表面缺陷检测方法，其特征在于，所述其他数值集中区域的数值集中方向的表达式如下：式中，T表示其他数值集中区域的数值集中方向， 表示其他数值集中区域中元素b和原点的连线与X轴的夹角，表示其他数值集中区域中元素的数量。

4.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的布匹表面缺陷检测方法，其特征在于，所述其他数值集中区域的数值聚合程度的表达式如下：式中，d’表示其他数值集中区域的数值聚合程度，（ ）为其他数值集中区域中原点的坐标，（ ）为其他数值集中区域中数值集中方向上距离原点最远的元素的坐标。

5.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的布匹表面缺陷检测方法，其特征在于，所述其他数值集中区域的数值变化趋势值的表达式如下：’

式中，表示其他数值集中区域的数值变化趋势值，T表示其他数值集中区域的数值集中方向，d’表示其他数值集中区域的数值聚合程度。

6.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的布匹表面缺陷检测方法，其特征在于，所述对待检测的纯色布匹表面是否存在缺陷进行检测的过程具体如下：设置阈值，对其他数值集中区域的数值变化趋势值进行判断：当存在其他数值集中区域的数值变化趋势值大于阈值时，则判定待检测的纯色布匹表面存在缺陷。

7.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的布匹表面缺陷检测方法，其特征在于，所述待检测的纯色布匹表面灰度图是按照如下方式获取：采集待检测的纯色布匹表面图像；

对布匹表面图像进行倾斜矫正处理，获取矫正处理后的布匹表面图像；

对矫正处理后的布匹表面图像进行灰度化处理，获取待检测的纯色布匹表面灰度图。

8.一种基于计算机视觉的布匹表面缺陷检测系统，其特征在于，包括采集单元、处理单元、计算单元和检测单元：所述采集单元，利用设置在布匹正上方的工业相机对待检测纯色布匹的表面图像进行采集；

所述处理单元，计算机对采集单元采集到的图像进行处理，获取待检测纯色布匹的灰度共生矩阵及灰度共生矩阵中的数值集中区域，进而根据数值集中区域的元素值之和获取灰度共生矩阵中的最大数值集中区域和其他数值集中区域；

所述计算单元，计算机根据处理单元获取的其他数值集中区域的元素特征计算得到其他数值集中区域的数值集中方向和数值聚合程度，进而计算得到其他数值集中区域的数值变化趋势值；

所述检测单元，计算机根据计算单元得到的其他数值集中区域的数值变化趋势值对待检测的纯色布匹表面是否存在缺陷进行检测。