纸病检测是纸页质量管理和控制的重要环节之一。现代化的纸机具有抄造幅面宽、运行速度快的特点。传统的人工检测纸病不仅速度慢，劳动强度大，而且易受人为因素影响，误检率和漏检率高。为了提高纸页质量和生产效率，采用基于机器视觉的纸病在线检测系统取代传统的人工检测势在必行。本论文针对待检幅面宽、运行速度快、纸病检测精度要求高的纸页生产线，设计并实现了一套基于多相机的分布式纸病检测系统，可以对常见的纸病进行高精度地实时在线检测。论文主要完成了以下几方面的内容:首先根据纸病检测的技术要求，在分析研究典型机器视觉检测系统的基础上，对分布式纸病检测系统进行了总体设计。介绍了纸病检测系统的工作原理和流程；设计加工了一套分布式纸病检测系统；完成了硬件系统组成部件的性能分析和设备选择。其次，分析研究了图像实时采集和多相机同步的问题。介绍了线阵相机的采集原理和GigE Vision协议的内容；采用队列式缓存结构确保大数据量图像的实时采集，避免采集过程中的丢帧现象；通过外触发方式实现了多相机间的同步图像采集。对分布式纸病检测系统网络通信进行了研究。通过Socket编程实现了分布式纸病检测系统网络通信功能，并描述了通信过程中客户端和服务器的进程；利用“心跳检测”的方法实现了分布式纸病检测系统网络状态的监测。最后，介绍了分布式纸病检测系统的软件设计。描述了纸病的检测算法；以Visual C++6.0为软件平台，开发出了一套具有纸病图像采集与传输、纸病提取与分类、纸病在线监控、历史数据查询等功能的纸病检测系统应用软件，设计了易于操作的人机交互界面；对分布式纸病检测系统进行了测试，测试结果表明，系统达到了设计要求。