在目前的纺织工业中,传统人工疵点检测方法效率低、成本高,以自动化来实现织物检测将极大提高生产效率,增加企业市场竞争力。本文将机器视觉应用引入到织物疵点在线检测中,针对检测原理及方法等方面进行了详细阐述,对于真正实现自动化检测有重要的意义。文中首先根据织物疵点在线检测实际情况,选择合适设备,在此基础上搭建机器视觉检测平台,并详细描述了系统硬件及软件各部件原理。在完成整个系统调试之后,依据疵点检测流程中遇到的问题,逐个分析解决。考虑到实际织物门幅较宽,采用双目相机捕获织物图像,并采用旋转不变性相位相关法实现图像的拼接。在完成宽幅图像拼接之后,本文提出了一种改进型的奇异值分解方法,并将其应用于印花织物疵点检测,可对于多种织物中不同类型的疵点进行很好的识别。在完成织物疵点检测之后的二值化疵点图像中,由于线阵相机的特性,势必会造成在连续的两幅或者多幅图像中出现疵点图像断裂的情况,不利于疵点分类。本文基于角点检测的方法,针对断裂疵点边缘进行识别和拼接。由此完成整个织物疵点在线检测流程。本文的创新之处在于,将目前国际上应用广泛的机器视觉应用引入到织物疵点检测中,依托Lab VIEW强大的图形环境实现人机交互,针对检测过程中相关问题进行了详细分析并提出了相应的解决方案。