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针对传统自编码器对复杂花型色织衬衫面料缺陷检测效果不佳的问题,提出一种基于多尺度卷积自编码器的色织衬衫面料缺陷自动检测与定位方法。对无缺陷样本集加入椒盐噪声,建立多尺度卷积自编码器重构模型,该模型将特征映射通过跳接的方式连接起来进行多尺度特征融合;然后,将添加噪声后的样本放入模型训练,使模型具有对噪声干扰进行重构性修复的能力;计算待测色织衬衫面料图像和其重构图像的残差;将所得残差图像进行数学形态学处理,实现色织衬衫面料缺陷区域的检测和定位。实验结果表明,所提出的算法在不依赖样本标注的情况下,可以实现