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纺织品图像智能检索系统从面料图像表征、特征编码、检索策略等方面展开了研究，实现了纺织品图像智能检索，并在相关企业成功应用。研发智能检索系统具有精度高、速度快和鲁棒性强的优点，能够根据面料图像1s 内找出库存中相关产品，有助于发挥企业的历史生产经验优势以指导生产，缩短产品的生产周期，提高生产和管理水平，提升企业的行业竞争力。

从企业检索需求出发，结合纺织品图像的特点，从宏观和精细纹理的角度入手，在表征方法、多任务学习、特征编码、相似性度量、图像检索策略等方面展开了研究，提出了侧重纹理相似性、侧重颜色相似性以及侧重纹理和颜色联合相似性等满足不同需求的检索方法。提出的方法可以满足企业对于纺织品智能检索的需求，提高了检索精度和效率。

1. 纺织行业应用： 在纺织行业中，这个智能检索系统可以帮助企业实现更快速、更精确的面料图像检索。它可以在1秒内准确地找到库存中的相关产品，为设计师、生产人员和管理者提供即时的信息，加快生产决策和生产过程。这有助于缩短产品的生产周期，提高生产效率。

2. 生产优化和管理提升： 该系统可以借助历史生产经验，帮助企业更好地规划和优化生产。通过智能检索，企业可以更好地了解自身的产品库存和可用资源，从而更有针对性地进行生产计划和资源分配。这将提高生产和管理水平，降低资源浪费。

2010年毕业于江南大学纺织服装学院，获纺织工程博士学位，2019年5月晋升为教授。现任江南大学纺织服装学院副院长，教授，硕士生导师。2015.02-2016.02期间在The University of Texas at Austin研修一年。博士学位论文《基于数字图像处理的机织物结构参数识别》被评为2011年江苏省优秀博士学位论文，并获得2012年全国优秀博士学位论文提名奖，首届王善元优秀博士学位论文基金。

发表了多篇高水平的学术论文，在国内外同行中产生了较大的影响。获得了多项软件著作权登记和发明专利，为后续的技术转化和产业化奠定了基础。与无锡市织物横档分析检测科技公共服务平台等企业和机构建立了良好的合作关系，成功应用该技术于纺织品图像智能检索，并获得了良好的用户反馈。

需要进一步提高纺织品图像表征和特征编码的效率和精度，以适应更多种类和样式的纺织品图像。需要探索更多的检索策略和评价指标，以提高纺织品图像检索的准确性和可靠性。需要开展更多的实际应用和效果评估，以验证该技术的通用性和经济性。希望能够与其他机构开展合作。