随着造纸行业的发展，纸幅越来越宽，车速也越来越快，传统的靠人工检测技术已经无法满足现实需要。因此，造纸行业需要一种新型的解决方案来应对面临的问题。本文提出一种基于机器视觉技术，利用C/C++编程语言实现在线纸病实时检测系统。利用机器视觉技术，设计系统整体方案，搭建纸病检测系统框架，包括硬件系统和软件系统。根据系统指标，分析选取硬件设备，包括高速CCD相机、镜头、采集卡、光源、编码器、投标机和工业PC等，组建成硬件系统。分析目前遇到的主要纸病类型及其特点，并利用数字图像技术对进行分析，设计出一套纸病处理方法。首先对采集到的图片进行预处理，去除噪声的干扰；然后进行图像区域分割[23]，找出包含纸病的区域，接着对该区域进行特征提取，最后根据形态特征和灰度特征确定纸病类型。为了满足系统快速实时处理的需要，本软件系统采用基于多线程的多任务方式，采用C/C++语言和微软的MFC框架进行实现。首先从系统功能出发，介绍系统的设计原则和系统要实现的具体功能。从系统的应用结构出发，分析和设计了系统的应用架构，阐述了系统各功能界面展现层、系统组件共用层、数据存储层、设备和外部接口层的具体功能和实现方法；然后又从技术的角度出发，详细介绍了整个系统的运行原理，包括各模块的设计、各部分之间的数据交换和数据处理的具体流程，并且实现技术框架；最后，根据系统的模块划分，介绍了图像数据采集部分、数据处理部分、数据库部分和软件界面部分的实现方法和具体功能，并且编码。最后，对纸病检测系统在现场进行调试，根据测试结果，对图像处理[27]算法进行优化和系统架构进行改进，以保证系统能够长时间稳定的运行，达到预定指标。结果表明：本系统能够较好的识别和分类纸病，并对纸病类型进行统计分析，对纸质量的提高有一定的意义。