随着造纸工业的飞速发展，造纸生产自动化的不断提升，当前纸机纸幅愈加增宽、车速也不断增快，加之造纸纤维、工艺流程和机械设备等不确定因素存在，使得纸张抄造过程中面临更多缺陷（常见外观纸病）的风险，且人们对于纸质产品的质量要求也越来越高，传统的依靠人工检测纸张缺陷的检测技术已无法满足现实需要。因此，研究一种基于机器视觉的自动化检测设备成为首选解决方案，对于提高检测效率、提升纸病辨识精度显得尤为重要。本课题通过对造纸工业现场常见纸病成因及特征分析，研究分析现有纸病在线检测方案的优劣，提出了在 FPGA+计算机模式下纸病二次辨识的技术方案，并在此基础上改进硬件平台，确定分类算法，开发纸病二次辨识软件系统。　　主要研究工作及内容如下：　　（1）纸病二次辨识技术方案的确定　　目前一般采用“工业相机+计算机”结构模式的纸病在线检测系统，分析其工作流程和一次辨识的工作方式，由于作为检测系统核心的计算机是以串行方式处理图像数据的，这使得其越来越难以实时处理高速、宽幅纸机产生的海量数据。针对该种模式检测系统日益受限的快速性和精确性瓶颈问题，提出了在“工业相机+FPGA+计算机”的检测系统结构模式下，实现纸病“二次辨识”的技术方案。由FPGA承担纸病一次辨识，并将疑似纸病区域发送给计算机，通过计算机完成对疑似纸病区域精确的二次辨识。　　（2）纸病分析及算法研究　　分析常见外观纸病的致病机理及纸病特征，利用数字图像处理技术对采集到的图像进行处理，主要包括FPGA端实现的图像预处理、疑似纸病区域分割；上位机端实现图像的特征提取和纸病的分类辨识。算法研究中，主要通过仿真统计和分析各算法对纸病的处理效果，选取独立且完备的特征量以提高辨识精度。　　（3）纸病二次辨识软件系统的实现　　根据方案需求，确定软件系统功能要求，将系统分为两部分进行设计：①FPGA端设计，FPGA端共分为六个功能模块进行设计与实现，主要完成图像采集模块、图像预处理模块、边缘检测模块、疑似纸病区域分割模块、SDRAM缓存模块、Ethernet传输模块等；② 在VS2010软件开发平台上，采用C++语言在MFC框架下编程实现各模块功能，采用多线程技术以满足系统操作实时性要求。软件根据模块功能设计了图像采集模块、数据处理模块、数据库模块和界面显示模块等，从而很好地实现了纸张表面缺陷的实时检测、纸病实时辨识和统计、纸病及日志信息的存储和查询等功能。　　最后，通过对整个纸病检测系统进行调试，在调试过程中逐步改进硬件结构、完成光源优化、完善软件系统功能。经过测试表明，本课题所采用的硬件结构和光源优化对同类产品的视觉检测具有一定的指导和借鉴作用，纸病检测软件系统能够快速稳定运行，能够对纸病很好地识别和分类统计，满足检测需求。同时，课题提出的纸病二次辨识方法构建分布式的纸病检测硬件系统，具有较好的移植性和拓展性，能够最大程度的分解纸病检测的快速性问题和精确性问题。