布匹檢測機是在沒有人工干預的情況下使用計算機來處理和分析圖像信息并作出結論。機器視覺的特點是自動化、客觀、非接觸和高精度,與一般意義上的圖像處理系統相比,機器視覺強調的是精度和速度,以及工業現場環境下的可靠性。

在機器視覺應用中，包括以下幾個過程：

圖像采集

通過光學系統，由相機采集圖像，圖像轉換成數字格式式并傳入計算機存儲器。

圖像處理

處理器運用不同的算法來處理對決策有重要影響的圖像要素，如對圖像進行顏色辨識,面積、長度測量，圖像增強，邊緣銳化，降噪等處理。

特性提取

處理器識別并量化圖像的關鍵特性，例如布匹的顏色和雜質的形狀等等。然后這些數據傳送到控制程序。

判決和控制

處理器的控制程序根據收到的數據做出結論。例如：這些數據包括雜質的直徑是否在要求規格之內或者布匹的顏色是否合格。

視覺系統一般包括：光源、光學系統、相機、圖像處理單元、圖像分析處理軟件、監視器、通訊/輸入輸出單元等。布匹檢測的機器視覺系統的組成如下圖所示。視覺系統的輸出是經過運算處理之后的檢測結果——各種雜質的數量。計算機系統實時獲得檢測結果后,指揮運動系統或輸入輸出系統執行相應的控制動作（如分選）。

下面就布匹檢測機提出詳細方案設計說明書:

圖像處理軟件

機器視覺系統中，視覺信息的處理技術主要依賴于圖像處理方法，它包括圖像增強、數據編碼和傳輸、平滑、邊緣銳化、分割、特征抽取、圖像識別與理解等內容。經過這些處理后，輸出圖像的質量得到相當程度的改善，既改善了圖像的視覺效果，又便于計算機對圖像進行分析、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準圖像，在此基礎上設定一定標準；然后拍攝被檢測的圖像，再將兩者進行對比。但是在布匹質量檢測工程中要復雜一些：

1． 圖像的內容不是單一的圖像，每塊被測區域存在的雜質的數量、大小、顏色、位置不一定一致。

2． 雜質的形狀難以事先確定。

3． 由于布匹快速運動對光線產生反射，圖像中可能會存在大量的噪聲。

4． 在流水線上，對布匹進行檢測，有實時性的要求。

由于上述原因，圖像識別處理時應采取相應的算法，提取雜質的特征，進行模式識別，實現智能分析。