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：

　　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，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，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，实现智能分析。

　　Color检测

　　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)蓝(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。

　　Blob检测

　　根据上面得到的处理图像，根据需求，在纯色背景下检测杂质色斑，并且要计算出色斑的面积，以确定是否在检测范围之内。因此图像处理软件要具有分离目标，检测目标，并且计算出其面积的功能。

　　Blob分析(Blob Analysis)是对图像中相同像素的连通域进行分析，该连通域称为Blob。经二值化(Binary Thresholding)处理后的图像中色斑可认为是blob。Blob分析工具可以从背景中分离出目标，并可计算出目标的数量、位置、形状、方向和大小，还可以提供相关斑点间的拓扑结构。在处理过程中不是采用单个的像素逐一分析，而是对图形的行进行操作。图像的每一行都用游程长度编码(RLE)来表示相邻的目标范围。这种算法与基于象素的算法相比，大大提高处理速度。

　　结果处理和控制

　　应用程序把返回的结果存入数据库或用户指定的位置，并根据结果控制机械部分做相应的运动。

　　根据识别的结果，存入数据库进行信息管理。以后可以随时对信息进行检索查询，管理者可以获知某段时间内流水线的忙闲，为下一步的工作作出安排;可以获知内布匹的质量情况等等。