圆网印花机的对花精度检测问题是目前印染控制设备研究领域的难点问题。如何提高对花精度，减少错花、跑花现象，增加印染设备在线检测手段，成为“新一代纺织机械设备”的主要任务。传统的检测是由人工“目测”完成的，但是由于人类生理因素的限制，不能准确客观的检测出对花的准确度。机器视觉是用机器代替人眼做测量和判断的技术，不仅能够代替人工检测，而且具有高速、工作时间长、测量精度高等优点。本课题以提高圆网印花机的对花精度为目的，提出了利用机器视觉技术检测对花误差的方案。为保证检测精度，该方案采用线阵CCD拍摄跟随导带匀速运动的印染织物，通过对织物图像进行分割和匹配，实现对花精度的在线检测。下面是本文的主要工作：首先，本文从圆网印花机的结构和工艺流程入手，对圆网印花机印花过程中产生的对花误差进行了详细分析，进而研究并设计出了基于机器视觉的圆网印花自动对花检测方案。然后，对织物图像的噪声特点和目前常用的图像预处理算法做了详细的分析，结合两者特点，选用了PGF非线性滤波方法对织物图像进行滤波预处理。由于织物图像具有丰富的纹理信息和彩色信息，本文采用JSEG彩色图像分割算法来对织物图像进行分割。这种算法不仅能利用图像的颜色信息，而且也能同时利用纹理信息分割图像，所以特别适合处理织物图像。最后，将目标图像的边缘与事先存储在计算机中的标准图像边缘，用Fourier-Mellin曲线匹配算法消除拍摄误差，然后用基于傅里叶变换位移定理的曲线匹配算法,检测曲线平移量。因为在捕获图像的过程中，引入了拍摄误差，运行Fourier-mellin曲线匹配算法的目的就是：调整目标图像的整体偏移，消除拍摄误差，并且在下次匹配前，将两幅图像置于同一坐标下；第二次运行基于傅里叶变换位移定理的曲线匹配算法，精确定位圆网印花对花误差，并计算误差的大小。仿真和实验结果表明本文所设计的系统具有较高的检测精度。