纺织品生产中,质量控制与检测是非常重要的,疵点的检测是其中最为重要的一部分。传统方法的织物疵点检测是由人工视觉检测来完成,该方法存在检测速度低,验布结果受验布人员主观影响较大,误检率和漏检率高等缺点。基于以上原因,织物疵点的自动检测是近年来国内外学者共同关注和研究的热门课题之一。随着计算机视觉、数字图像技术的发展,使得基于图像处理和微机平台的织物疵点自动检验成为可能,以摄像头和图像采集卡获取织物图像信息,由计算机分析和处理实现对织物疵点的检测和识别。本文提出了一种织物疵点自动检测工业视觉系统的总体方案,并着重分析了疵点检测的算法,同时对该视觉系统软件的实现进行了论述。本文首先介绍了织物疵点检测的现状,以及国内外学者在疵点自动检测这一领域所取得的一些成果。阐述了织物疵点自动检测工业视觉系统的软、硬件设计方案。接着对小波分析算法的基础知识进行了简单介绍,分析了运用小波算法对疵点检测的可行性,以及如何具体将正交小波分析算法应用到疵点检测中去,这包括小波基的构造和优化,以及对分解图像特征参数的提取,然后由参数判断是否存在疵点。运用面向对象的分析方法对疵点自动检测视觉系统中的软件进行功能模块的划分,提出了一种较合理的软件设计方案,并利用C++语言实现了部分功能模块。设计了系统的图像数据库,利用数据库系统的大二进制型(BLOB)数据类型对疵点图像数据进行存储,以便操作人员做进一步的处理。本文讨论的织物疵点自动检测视觉系统还处在初步研究阶段,虽然已经取得了一定的成果,但还有许多地方需要进一步的完善,才能满足纺织行业疵点在线检测的需要。在本文的最后,对该视觉系统的扩展方向进行了探讨,主要是算法的优化,以及系统功能的进一步加强。