機(jī)器視覺，首創(chuàng)了國內(nèi)紡織印染行業(yè)在線質(zhì)量檢測中的視覺處理技術(shù)，即通過機(jī)器智能視覺“掃描”，便可及時發(fā)現(xiàn)紡織品在印染過程中出現(xiàn)的色差、斷線等瑕疵，避免紡織品整道工序完成后再做返工處理的棘手問題。極大的解決了人工檢測的缺陷問題，具有速度快、精度高、準(zhǔn)確性高等一系列優(yōu)點(diǎn)，可以使檢測結(jié)果達(dá)到“零缺陷”。
布匹質(zhì)量檢測這種有高度重復(fù)性和智能性的工作中，以前只能靠人工檢測來完成，在流水線后面常?？梢钥吹胶芏嗟臋z測工人在執(zhí)行這道工序，對布匹質(zhì)量的檢測是重復(fù)性的勞動，容易出錯且效率低下。不但給企業(yè)增加巨大的人工成本和管理成本，而且仍然不能保證100%的檢驗(yàn)合格率。
將機(jī)器視覺引入流水線的自動化改造，使布匹生產(chǎn)流水線變成快速、實(shí)時、準(zhǔn)確、高效的流水線。在流水線上，所有布匹的顏色、及數(shù)量都要進(jìn)行自動確認(rèn)即布匹檢測?，F(xiàn)在采用機(jī)器視覺的自動識別技術(shù)，來完成以前由人工操作的工作，機(jī)器視覺檢測方法大大提高了生產(chǎn)效率和生產(chǎn)的自動化程度。
機(jī)器視覺是在沒有人工干預(yù)的情況下使用計(jì)算機(jī)來處理和分析圖像信息并作出結(jié)論。機(jī)器視覺的特點(diǎn)是自動化、客觀、非接觸和高精度,與一般意義上的圖像處理系統(tǒng)相比,機(jī)器視覺強(qiáng)調(diào)的是精度和速度,以及工業(yè)現(xiàn)場環(huán)境下的可靠性。
在機(jī)器視覺應(yīng)用中，包括以下幾個過程：
一、圖像采集 通過光學(xué)系統(tǒng)，由相機(jī)采集圖像，圖像轉(zhuǎn)換成數(shù)字格式式并傳入計(jì)算機(jī)存儲器。
二、圖像處理 處理器運(yùn)用不同的算法來處理對決策有重要影響的圖像要素，如對圖像進(jìn)行顏色辨識,面積、長度測量，圖像增強(qiáng)，邊緣銳化，降噪等處理。
三、特性提取 處理器識別并量化圖像的關(guān)鍵特性，例如布匹的顏色和雜質(zhì)的形狀等等。然后這些數(shù)據(jù)傳送到控制程序。判決和控制 處理器的控制程序根據(jù)收到的數(shù)據(jù)做出結(jié)論。例如：這些數(shù)據(jù)包括雜質(zhì)的直徑是否在要求規(guī)格之內(nèi)或者布匹的顏色是否合格。視覺系統(tǒng)一般包括：光源、光學(xué)系統(tǒng)、相機(jī)、圖像處理單元、圖像分析處理軟件、監(jiān)視器、通訊/輸入輸出單元等。
視覺系統(tǒng)的輸出是經(jīng)過運(yùn)算處理之后的檢測結(jié)果——各種雜質(zhì)的數(shù)量。計(jì)算機(jī)系統(tǒng)實(shí)時獲得檢測結(jié)果后,指揮運(yùn)動系統(tǒng)或輸入輸出系統(tǒng)執(zhí)行相應(yīng)的控制動作（如分選）。圖像處理軟件 機(jī)器視覺系統(tǒng)中，視覺信息的處理技術(shù)主要依賴于圖像處理方法，它包括圖像增強(qiáng)、數(shù)據(jù)編碼和傳輸、平滑、邊緣銳化、分割、特征抽取、圖像識別與理解等內(nèi)容。經(jīng)過這些處理后，輸出圖像的質(zhì)量得到相當(dāng)程度的改善，既改善了圖像的視覺效果，又便于計(jì)算機(jī)對圖像進(jìn)行分析、處理和識別。特征提取辨識 一般布匹檢測（自動識別）先利用高清晰度、高速攝像鏡頭拍攝標(biāo)準(zhǔn)圖像，在此基礎(chǔ)上設(shè)定一定標(biāo)準(zhǔn)；然后拍攝被檢測的圖像，再將兩者進(jìn)行對比。
但是在布匹質(zhì)量檢測工程中要復(fù)雜一些： 1.圖像的內(nèi)容不是單一的圖像，每塊被測區(qū)域存在的雜質(zhì)的數(shù)量、大小、顏色、位置不一定一致。 2.雜質(zhì)的形狀難以事先確定。 3.由于布匹快速運(yùn)動對光線產(chǎn)生反射，圖像中可能會存在大量的噪聲。 4.在流水線上，對布匹進(jìn)行檢測，有實(shí)時性的要求。 由于上述原因，圖像識別處理時應(yīng)采取相應(yīng)的算法，提取雜質(zhì)的特征，進(jìn)行模式識別，實(shí)現(xiàn)智能分析。我們使用德國Stemmer公司的機(jī)器視覺軟件開發(fā)包-CVB中的color、blob工具，它適合于開發(fā)顏色模式識別和斑點(diǎn)的檢測。Color檢測 一般而言，從彩色CCD相機(jī)中獲取的圖像都是RGB圖像。也就是說每一個像素都由紅（R）綠（G）籃（B）三個成分組成，來表示RGB色彩空間中的一個點(diǎn)。問題在于這些色差不同于人眼的感覺。即使很小的噪聲也會改變顏色空間中的位置。所以無論我們?nèi)搜鄹杏X有多么的近似，在顏色空間中也不盡相同。基于上述原因，我們需要將RGB像素轉(zhuǎn)換成為另一種顏色空間CIELAB。目的就是使我們?nèi)搜鄣母杏X盡可能的與顏色空間中的色差相近。Blob檢測 根據(jù)上面得到的處理圖像，根據(jù)需求，在純色背景下檢測雜質(zhì)色斑，并且要計(jì)算出色斑的面積,以確定是否在檢測范圍之內(nèi)。因此圖像處理軟件要具有分離目標(biāo)，檢測目標(biāo)，并且計(jì)算出其面積的功能。Blob分析（Blob Analysis）是對圖像中相同像素的連通域進(jìn)行分析，該連通域稱為Blob。經(jīng)二值化（Binary Thresholding）處理后的圖像中色斑可認(rèn)為是blob。Blob分析工具可以從背景中分離出目標(biāo)，并可計(jì)算出目標(biāo)的數(shù)量、位置、形狀、方向和大小，還可以提供相關(guān)斑點(diǎn)間的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。在處理過程中不是采用單個的像素逐一分析，而是對圖形的行進(jìn)行操作。圖像的每一行都用游程長度編碼（RLE）來表示相鄰的目標(biāo)范圍。這種算法與基于象素的算法相比，大大提高處理速度?！ ?結(jié)果處理和控制 應(yīng)用程序把返回的結(jié)果存入數(shù)據(jù)庫或用戶指定的位置，并根據(jù)結(jié)果控制機(jī)械部分做相應(yīng)的運(yùn)動。 根據(jù)識別的結(jié)果，存入數(shù)據(jù)庫進(jìn)行信息管理。以后可以隨時對信息進(jìn)行檢索查詢，管理者可以獲知某段時間內(nèi)流水線的忙閑，為下一步的工作作出安排；可以獲知近期內(nèi)布匹的質(zhì)量情況等等。
視覺系統(tǒng)涉及到光學(xué)和圖像處理算法，本身就是高度專業(yè)化的產(chǎn)品，尤其在整個識別控制系統(tǒng)中，還要與運(yùn)動控制系統(tǒng)配合完成后續(xù)操作。在本項(xiàng)目的視覺系統(tǒng)中提取識別對象顏色特征值，然后采用模式識別的方法，識別出不合格區(qū)域然后使用斑點(diǎn)分析判斷是否為雜質(zhì)。同時提到了整個系統(tǒng)中各個部件的選擇和用戶界面的設(shè)計(jì).總之，應(yīng)用機(jī)器視覺系統(tǒng)能夠大幅降低檢驗(yàn)成本，提高產(chǎn)品質(zhì)量，加快生產(chǎn)速度和效率。對于現(xiàn)代化企業(yè)來說，意識到技術(shù)發(fā)展的趨勢并首先付諸實(shí)施者無疑將走在競爭的前列。