近年来,随着市场对地毯需求量的变化,地毯织造企业的订单正朝着花色变化多,订单量小的趋势发展,对于传统的地徑织造企业来说,每一订单都需要有1~2天的时间停车,根据订单的用纱颜色,对后方的纱架进行更换纱线,对于花色复杂的图案,更换时间需要更久。为提高效率,必须付出大量的人工劳动力,随之也带了地毯的成本上涨。同时在织造过程中,由于换纱所造成的浪费也非常严重。在这种情况下,企业正面对着效率和成本之间的矛盾。　　在上述实际需求的条件下，课题组展开了智能纱架系统的研发。在研发过程中遇到一些用常规传感器所无法获取的系统状态信息。这时，我们注意到了机器视觉技术的快速发展和图像处理技术的不断进步。另外，在日常使用Matlab时，逐渐发现其在机器视觉和图像处理方面的巨大优势。因此，针对采用机器视觉技术对智能纱架控制系统进行优化做了深入研究。本文研究内容主要包括以下几个部分：　　首先，结合本课题查阅了相关的文献，了解国内外相关技术的发展现状和存在的不足，并介绍了工业机器视觉的特点，原理以及意义。　　然后，运用机器视觉技术解决纱筒定位问题。本文提出了通过色彩提取的方法，提取我们感兴趣的物体，能够最小化环境干扰。并且对处理过程中用到的边缘提取技术，滤波算法，灰度化方法以及霍夫变换原理做了介绍。运用机器视觉进行定位时，相机标定和摄像系统的标定是关键。本文介绍了相机的线性和非线性模型。选取张正友标定算法进行标定，实验表明该算法精度高，完全能够满足系统上设计要求。　　再次，针对纱筒内余纱的判断问题，本文提出了基于统计学理论的斑马线算法。该算法不关心图像具体问题，而对图像的像素聚集特征进行整体判断。实验结果表明，该算法能够很好地对纱团个数进行判断。　　最后，对于机器视觉系统和智能纱架控制系统的通信做了介绍。通信采用RS232串口通信，这种通信方式非常成熟，效果稳定可靠。本文对数据的传送格式以及指令做了规定。