造纸业是与我国国民经济建设和社会主义建设密切相关的产业,纸张的质量直接决定了造纸产业的存亡,实时准确的将纸张上的缺陷检测出来成为纸页生产的关键技术。随着纸机速度的提高和纸幅宽度的加大,单靠人工检测纸病是不能达到检测要求的,带有快速准确检测算法的纸病检测系统才是实现在线纸业缺陷检测的有效工具。本文在实时性和准确性的要求下,以获得快速检测算法为目的,设计并搭建纸病检测试验平台。图像处理方面对目前应用在纸病检测上的算法进行了介绍,按照纸病图像处理的步骤,首先介绍了图像去噪算法,去噪是图像处理的第一步;其次介绍了图像分割这种重要的图像处理算法,分割包括了基于区域的分割和边缘检测,经过分割才能将目标和背景区分出来,才能对纸病进行一个初步分类;另外,为了弥补单纯分割存在的不足,本文还介绍了数学形态学在纸病检测中的应用。本文从检测算法和处理方式两方面来提高检测速度,针对孔洞和黑斑两种纸病的特点提出了全局阈值结合动态自适应阈值的双阈值分割方法,来实现孔洞和黑斑两种纸病的并行处理,经试验测试达到了很好的效果,并介绍了一些算法快速实现的改进方法。本文还对褶皱这种生产中会出现的复杂纸病做了详细的研究,鉴于Hough变换在直线检测上的优势,采用Hough变换来检测褶皱,给出了褶皱检测的步骤,并介绍了现在的一些快速Hough变换的方法,改善了Hough变换在检测时间上的弱点,并针对目前存在的多直线检测效果不佳的问题,提出了一种基于原图像擦除法的多直线检测算法,并将此方法用在多褶皱检测上,取得了很大的成功。在算法研究的基础上,本文以Visual C++6.0为软件开发平台,以工控机为上位机,研制了一套具有纸病图像采集与传送、图像分类、图像特征标记、报警、实时图显示、模拟图显示和历史数据查询等功能的在线实验检测系统,本文中所采用的算法都集成在这个实验系统中,对此系统的检测性能做了测试和分析。最后针对本文所研究的内容的不足之处,对后续研究提出了一些建议。