随着造纸工业飞速发展,人们对于纸张的质量要求不断提高,目前,高速造纸机的迅速推广,纸机的纸幅一再加宽、车速不断加快,给纸张表面质量检测,即纸病在线检测带来巨大困难。传统的基于机器视觉的纸病检测技术是采用“CCD相机+PC机”的模式,虽然该方法具有功能强、结构简单、操作方便、算法易实现的优点,且在低车速窄纸幅造纸机范围内取得较好的应用效果,但随着纸机车速的提高和纸幅宽度的增加使得该模式下的处理速度的瓶颈日益突出,越来越难以满足造纸生产实时性的要求。而基于“CCD相机+FPGA+DSP+PC机”的纸病检测系统,又具有结构复杂、开发周期长、通用性较差的缺点。为此,本文提出一种“CCD相机+FPGA+PC机”模式下的纸病检测方案,充分利用FPGA的并行流水线处理结构所带来的FPGA运算速度高的优势,将其应用在造纸生产线上,将运算任务和管理任务分离,分别由FPGA和PC承担,FPGA分担图像预处理、特征量的提取与分类等检测算法实现等功能,从而克服纸病检测系统核心——PC机串行方式运算速度低的问题。其中主要工作包括以下几部分：(1)确定了“CCD相机+FPGA+PC机”的工作模式。通过对“CCD相机+PC机”模式的研究,分析了该模式下的纸病检测系统处理速度,并针对因串行存在的瓶颈问题提出了解决方案：将以前在PC上进行的图像处理算法大部分在FPGA上实现,利用FPGA并行流水线的工作模式提高了处理速度,以保证系统处理的快速性；(2)对纸病检测算法进行了研究,其中包括：图像预处理、特征提取、图像分类这几部分。在算法研究中,以常见纸病类型(黑斑、亮斑、边缘裂纹、孔洞)为研究对象,对这4种纸病的特点进行分析和研究,确定了具体的图像处理算法：中值滤波、边缘检测、GLCM特征提取、贝叶斯分类；(3)系统功能设计与实现。将整个系统分为两部分进行设计,第一部分为FPGA端设计,共分为七个子功能模块,分别为图像采集模块、格式转换模块、存储模块、预处理模块、特征量提取模块、分类器模块、串口通信模块,在这部分成功将图像灰度共生矩阵提取算法和贝叶斯算法移植到FPGA端,并应用于图像特征量的提取和分类；第二部分为PC端上位机设计,主要通过Qt Creator将上位机开发分为三部分进行,分别为登录界面设计、主界面设计和子界面设计,实现了数据实时读取、实时显示、按键控制、数据库读写等功能。本文提出并实现了基于FPGA的纸病检测系统,打破了原本单一PC通过串行方式对数据进行处理的固有模式,利用FPGA的并行处理特性将纸病检测的速度提升,解决了该方式数据传输量大的瓶颈问题,保证了纸病检测的实时性。通过系统测试对纸病检测结果进行统计,其正确率可以达到92%以上,且图像处理速度仅为PC处理时间的1/10,从而验证了本系统具有较高的准确性和实时性。