纺织行业与人们的日常生活息息相关,同时也作为经济支柱产业在我国国民经济中占据着十分重要的位置。但纺织业发展到今天依然是劳动密集型产业,尤其是在纺织产品的缺陷检测工序中,一直依赖人工检测的方式严重制约着行业的高速发展。因此在生产过程中寻求能够快速精确检测出纺织品缺陷的方法已成为目前亟待解决的问题之一。筒纱是纺纱工序中的最后一道工序——络筒的产出品,其质量直接影响后续工序的生产并最终影响纺织成品的质量。由于纱线原料质量、设备性能、工艺流程、人员操作等多方面的原因,筒纱在成型过程中容易产生多层台、网纱、菊花芯、多源纱等缺陷。本课题以筒纱为研究对象,选用工控机、光源组、相机组、光电开关等硬件设备组建检测平台,应用机器视觉技术研究适用于工业生产流程现场的缺陷检测系统,实现了多种缺陷类型的快速在线检测。主要研究内容为以下几个方面:(1)针对筒纱多层台缺陷表现为侧面轮廓的高低不平,首先通过主动光配合成像,获得高对比度的筒纱轮廓外形图像,然后在轮廓边缘线中确定侧面起止点,最后通过度量侧面轮廓线与拟合轮廓线误差分布,根据拟合情况度量是否为多层台缺陷。(2)针对筒纱顶面存在的网纱缺陷,提出一种基于多方向匹配滤波的缺陷检测方法。首先利用图像矩方法定位筒纱顶面环形图像中心,接着利用极坐标变换将顶面环形图像展开为矩形图像,而后使用DoG算法增强图像边缘,采用局部方向一致性原则利用多方向模板在强干扰背景下有效提取网纱像素,最后利用连接关系进一步优化缺陷检测结果。(3)提出了基于图像投影的快速缺陷检测方法用于检测筒纱菊花芯和多源纱两种缺陷。经过预处理之后,两种缺陷具有相似的图像纹理特征。首先依据筒顶几何校正方法将筒纱顶面环形图像展开为矩形图像,然后将展开图在垂直方向上投影,通过计算在投影曲线上的尖峰数目可以实现对菊花芯缺陷进行快速判定;将展开图在水平方向上投影,通过计算在筒纱半径范围内的投影灰度偏差值可以实现对多源纱缺陷进行快速判定。(4)设计了双曝光机制的筒纱缺陷在线检测系统,将光源过曝模式和正常曝光模式下采集的图像分别用于图像定位和特征提取。依据检测指标从相机和镜头的参数、视觉光源类型及光照模式、光电开关类型等方面进行了关键器件的选型。通过对硬件系统工作流程、软件算法检测流程以及人机交互界面的设计优化,实现了筒纱的实时自动化在线检测。