近年来,随着生产规模不断扩大、劳动力成本持续增加以及国家发展战略的调整,使得纺织行业需要不断提高自身的自动化与智能化水平,应时而生的工业机器人智能分拣喂纱系统能够有效地代替人工实现纱管缺陷检测、分拣喂纱的过程,关于该系统的重要性不言而喻。本课题依附于该系统而设计出智能分拣喂纱系统监控平台,主要完成工作有以下几点:(1)设计监控平台的整体方案。选取基于Linux操作系统和ARM作为视频采集端的软、硬件平台,Windows作为视频接收端的开发平台;然后对S5PV210处理器、摄像头、以太网接口以及机械臂等进行分析,最后对软件方案进行设计。(2)对三种纱管检测算法即帧间差分法、标准ViBe算法、改进ViBe算法进行实验对比并分析各自优缺点,实验结果表明:改进ViBe算法不但具有实时性好、更新速度快、背景模型稳定性强等优点,而且能够完整的检测出纱管区域,更加适用于本课题的研究。最后在改进ViBe算法中融入HSV颜色分割,该算法能够很好实现对机械臂所抓取的纱管进行颜色识别。(3)对监控平台应用程序进行设计和开发。该平台的应用程序主要包括三大部分:嵌入式Linux系统移植、服务器程序设计以及客户端程序设计。本课题使用V4L2视频驱动接口、H.264硬编码以及UDP通信协议实现视频数据的采集、编码、发送接收等功能,利用机械臂API、OpenCV、数据库完成对机械臂的控制、视频图像显示、算法处理以及数据记录等工作。最后对监控平台进行整体测试。测试结果表明:该监控平台不但能够快速识别机械臂所抓取纱管的颜色,而且在视频数据采集、机械臂调试、数据库记录等方面都达到了本课题所设计的要求。