在纺织产品的加工生产的过程中,对织物是否存在疵点的检测是一项十分重要的工序,疵点检测之所以关键是因为这是产品的质量和提高产品的质量的保证。目前疵点的检测主要靠人工进行,但是这种方法存在生产率低下,错误率高等问题。因此利用计算机自动化技术,实现织物疵点检测是整个行业的迫切需求。为此,作者所在课题组进行了“基于机器视觉的自动验布机研制”研究工作。本课题从如下几方面进行研究:首先,论文对验布机的硬件系统进行了整体设计和优化,对硬件机构进行了调试运行,为下面的图像采集打下基础。其次,对图像采集系统和检测算法进行研究。通过采用遗传规划的织物自我适应正交的小波基构造和优化、AR模型的梭织物线状疵病算法、稀疏表达的梭织物疵病检测算法、自适应字典学习的梭织物疵病检测的研究,最终确定最佳算法组合。最后,检测算法的实施运行情况,并进行调整,从而实现最佳自动疵点检测效果。