在传统的印花系统中,国内许多纺织企业是通过印花人员目测的方法去检验印花过程的准确性。该方法存在着标准不一、检测精度不高、劳动强度大等缺点。近年来,随着机器视觉技术的不断发展与成熟,将计算机图形学应用于工业印花系统成为了可能,为了研制领先于行业的跟踪印花系统,本文主要针对系统的算法部分做了较为深刻地探索与研究。本文首先介绍了在实验室条件下搭建的实验平台,根据跟踪印花系统整体性能的需要,给出了一套切实可行的硬件解决方案,并对硬件模块的几个重要组成部分(CCD相机、光源、图像采集卡)进行了详细的阐述。在跟踪印花系统中,核心算法的好坏直接决定着系统的成败。检测算法作为最为关键的模块,既要保证检测精度同时又要满足系统的实时性约束,因此系统分别从横向、纵向两个方向去实现跟踪印花系统的算法实现。在布匹运行方向,针对印花布匹的特殊性,本文提出了基于直方图以及投影的特征的模板匹配算法,首先通过比较直方图特征进行粗匹配,挑选出模板存在可能性较大的区域,然后通过计算横向与纵向的投影特征来实现模板的精确匹配;而在布匹的纬度方向,由于可供选择的图像模板比较大,从而提出了基于豪斯多夫距离的检测算法,首先利用边缘检测的方法提取目标图案的大致轮廓,然后通过单向豪斯多夫距离进行模板的精确匹配。为了进一步优化算法,本文还提出了自适应阈值分割的方法。大量的实验结果显示,与当前已经存在的众多图像算法相比,本文提出的算法计算量大幅减少,既可以保证得到高精度的检测结果,同时能够较好地满足系统实时性约束。