可见，从应用技术划分，机器视觉是一门综合了模拟、数字电子、计算机、图像处理、传感器、机械工程、光源照明、光学成像等跨学科的前沿技术；从应用学科划分，定制非标自动化视觉检测，机器视觉是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等多个领域的交叉学科。
机器视觉技术的发展，归功于计算机软件技术使现有大规模集成电子电路技术发展的成果达到了极大化的利用，尤其是多媒体和数字图像处理及分析理论方面的技术成熟，使得机器视觉技术不仅在理论，而且在应用上都得到了高速发展。
1． 图像的内容不是单一的图像，每块被测区域存在的杂质的数量、大小、颜色、位置不一定一致。2． 杂质的形状难以事先确定。3． 由于布匹快速运动对光线产生反射，全新智能高速视觉检测，图像中可能会存在大量的噪声。4． 在流水线上，对布匹进行检测，有实时性的要求。由于上述原因，全表面外观缺陷视觉检测，图像识别处理时应采取相应的算法，提取杂质的特征，进行模式识别，视觉检测，实现智能分析。
一般而言，从彩色CCD相机中获取的图像都是RGB图像。也就是说每一个像素都由红（R）绿（G）篮（B）三个成分组成，来表示RGB色彩空间中的一个点。问题在于这些色差不同于人眼的感觉。即使很小的噪声也会改变颜色空间中的位置。所以无论我们人眼感觉有多么的近似，在颜色空间中也不尽相同。基于上述原因，我们需要将RGB像素转换成为另一种颜色空间CIELAB。目的就是使我们人眼的感觉尽可能的与颜色空间中的色差相近。
流水线进行自动化的改造，使布匹生产流水线变成快速、实时、准确、高效的流水线。在流水线上，所有布匹的颜色、及数量都要进行自动确认（以下简称“布匹检测”）。采用机器视觉的自动识别技术完成以前由人工来完成的工作。在大批量的布匹检测中，用人工检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。特征提取辨识一般布匹检测（自动识别）先利用高清晰度、高速摄像镜头拍摄标准图像，在此基础上设定一定标准；然后拍摄被检测的图像，再将两者进行对比。但是在布匹质量检测工程中要复杂一些。
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