纺织品织布技术的不断发展,使得纺织品产出量不断地提高,然而纺织品检测发展较慢,从而使得检测出的纺织品依然存在很多的瑕疵,影响纺织品的质量,进而无法满足人们的生活需求。另外,由于检测技术产品价格昂贵,很多纺织品检测依然靠人工完成,但是人的肉眼无法维持长时间,这就使得检测结果更加粗糙和低效。因此,如果能够将纺织品检测产品实现逐步的智能化,并且降低成本,将会使得纺织品行业的产出的质量能够迅速得到提高。根据当前技术,传统的相机因为性能原因,无法满足要求,而采用机器视觉在纺织品检测上的应用开始兴起。成为一种更加高效和智能的途径。本文使用集成双核ARM Cortex-A9 MPcore处理器和FPGA可编程能力的ZedBoard开发板,设计纺织品疵点检测仪的图像采集与传输系统。主要包括线阵CCD相机配置采集模块,JPEG压缩模块,XPS系统搭建实现VDMA的传输,千兆网的传输,Linux系统的移植,图像数据打包,OpenCV疵点检测算法的实时监测及上位机的显示,具有可行性。线阵CCD相机具有高分辨率,能够更好地适应恶劣环境,灵敏度高,性能稳定等特性。由于采集速率高,传输量大,因此需要JPEG压缩,VDMA主要用于图像和视频数据的传输,实现从PS内存到PL高速传输高速通道AXI-HP,接口具有缓冲器读写功能。AXI-Stream是一种数据流式接口,其制作的IP核能够具有突发性和高速通道的流式接口。对传输的数据进行打包,OpenCV库包含各种图像处理函数,能够直接调用处理不同的图像数据,因此,可以利用OpenCV库编写纺织品疵点检测程序,本文通过对纺织品图像分析,采用灰度处理和边缘检测等技术实现对采集图像的疵点检测。本文设计了基于AXI-Stream流接口的VDMA传输系统搭建,完成了 Linux下OpenCV库的移植,完成了 UDP网络传输的程序编写,开发了基于C#语言的上位机监测图像显示程序,最终完成了对整个纺织品疵点检测仪的图像采集与传输系统的设计。