随着机器视觉技术、图像处理技术、数字信号处理技术、伺服控制技术等的发展，带动和促进了纺织、印染设备的信息化和智能化发展。国际上纺织印染设备行业的发展很大一部分依赖于自动化领域中的电气传动技术、传感器检测技术、网络通信技术的广泛应用。当今纺织印染设备行业研究的热点是纺织印染设备的智能化、网络化，质量控制在线化等方面。本论文依托于印染设备行业实际需要和省科技厅科技攻关项目，着重研究了图像处理技术在平网印花机自动对花检测系统中的关键技术和算法。 基于图像处理技术的机器视觉技术的研究是现今先进的、很有发展前途的高科技领域。而数字图像处理技术在工业检测中的应用是当今研究的重心，在质量检测方面已经有很多成功范例。本文针对平网印花机生产过程中控制系统不能实时检测印花精度的问题，且在印花过程中出现“错花”、“跑花”现象而不能做出及时调整的问题，设计了一种基于图像处理技术和嵌入式数字信号处理器的平网印花机在线自动对花检测系统。该对花检测系统使用图像处理专用器DSP DM642进行高速图像处理，并将处理结果送交控制系统完成平网印花机印花在线实时检测和调整。 本文主要论述了平网印花机自动对花检测系统的工作原理和设计方案以及系统硬件的设计和软件开发过程。采用基于DM642为核心处理器的图像处理系统进行实时处理，运用数字图像处理技术，对图像进行增强、滤波等预处理后，进行图像分割和特征提取，着重研究了阈值图像分割技术和边缘提取分割技术，并提出了运用广义灰度共生矩阵进行特征参数提取的方案设计，设计了利用标准模板匹配的算法，将实时采集的图像进行预处理和图像特征提取后进行模式识别和分类，设计了基于最小距离分类器的判别分类方案，从而得出平网印花机运行的偏差等级情况，当偏差超过一定阈值时，将通过控制系统执行报警、停机操作。该设计实现了在线的、实时的、精确的平网印花机自动对花检测系统。 这一检测系统可用于织物印制质量检测、瑕疵分类以及其他种类印染机械的精度检测，本系统的选题为实现机器视觉在纺织印染工业现场的应用提供了解决方案。这一设计将先进的机器视觉技术引入纺织印染设备行业，有着广泛的应用性和扩展性，可以将该检测系统进行进一步开发，使其适用于其它纺织印染机械上，实现织物在线质量检测。