随着数字视频技术的发展,运动目标检测与跟踪已成为计算机视觉领域的一个研究热点。由于实际问题的多样性与复杂性,不存在通用性很强的算法,必须依据具体的应用需求选择,设计合适的算法。本文以视频图像中工业缝纫机运动部件跟踪为研究对象,将运动目标检测与跟踪的相关算法应用到缝纫机故障检测系统中,实现了对缝纫机针尖的运动跟踪和对缝纫机零部件中多个特征点的运动跟踪。本文根据当前视频帧中的缝纫机针尖是否被遮挡采用了不同的跟踪方法：当针尖被遮挡时,提出了一种基于Hausdorff距离模板匹配的改进算法,并将其运用到基于目标形状模型的跟踪方法中,实现了对针尖的跟踪；当针尖未被遮挡时,设计并实现了一种基于连通组员的跟踪方法,实现了对针尖的跟踪。对于缝纫机零部件多个特征点的运动跟踪,本文采用基于图像特征点的跟踪方法：首先运用Harris特征点算法提取目标的特征点；然后依据课题的特殊性提出了一种特征点匹配与跟踪算法,并将此算法与上述的特征提取算法结合起来,完成对缝纫机零部件的运动跟踪。实验结果显示,按照上述方法可获得精度较高的缝纫机针尖和零部件特征点的运动轨迹,为缝纫机故障诊断提供可靠而全面的分析数据。