工业生产过程中产品的质量控制是提升企业核心竞争力的有效手段,近年来,机器视觉技术正以其非接触、抗干扰、高速度、高精度等独特优势在工业产品质量控制领域中的应用越来越广泛。纺织工业中的织物瑕疵检测是织物质量控制的主要环节,目前我国的织物瑕疵检测工作仍然以传统的人工检验为主。为克服我国人工织物瑕疵检测过程中存在的低效率、高误检率、高漏检率等不足,本文设计并实现了一种能兼顾检测的实时性和准确性的基于机器视觉的织物瑕疵实时自动检测平台。首先,论文对课题背景进行分析,总结了课题的主要难点,即对大图像数据量的高速传输和实时处理问题。进而提出了平台的整体设计方案,分为织物传动系统、光源和成像系统、图像采集与处理系统及人机交互系统四大系统,并对这四大系统的组成结构与功能依次进行介绍。其次,从平台的硬件方面设计着手,对平台的核心系统——图像采集与处理系统的硬件设计方案做出了详细阐述。针对课题的难点问题,论文提出了集成Camera Link、FPGA和DSP三大技术的设计方案：针对织物图像采集过程中数据量大,所以采用Camera Link高速数据传输技术；为降低系统的开发成本,减短开发周期,增强系统的设计灵活性,所以采用了FPGA技术；由于因织物瑕疵检测算法的复杂程度往往较高,对数据处理的实时性要求较高,故采用了DSP技术。围绕这三大技术的整合,该系统的硬件设计工作重点集中在Camera Link模块、FPGA模块和DSP模块。然后,在平台硬件设计完成后,对平台的软件部分进行了设计与编程。在构建了平台的软件功能及组成后,对平台的图像采集与处理系统软件和人机交互系统软件进行详细设计编写,并对两者间通信程序做出了详细介绍。最后,在对平台软硬件两方面的综合调试基础上,最后选定AR谱算法实时检测织物瑕疵来验证平台的相关性能。经过对平台的实时性和准确性实验验证,其结果表明,在保障该平台的实时性要求下,织物瑕疵的检出率达到了91%。同时,该实验结果也验证了该平台的硬件的稳定可靠,软件部分实现了设计所要求的全部功能,平台的整体性能达到了设计预期。该织物瑕疵实时检测平台的成功研发,为以后瑕疵检测算法在该平台上的实时验证打下了很好的基础,也为各类纺织品表面质量机器视觉检测提供了测试平台。