随着社会的发展,以及生活水平的日益提高,人们对生活质量要求越来越高。利用机器视觉来提高产品和生活的质量,已经是人工智能系统应用和实现的重要方式。其中数字信号处理器DSP,以其高速实时处理和软件可编程等特点,在数字图像处理、语音处理、雷达等领域成为工程人员研究嵌入式系统的优化方案选择。TI推出的多核处理器,TMS320C66x系列DSP,凭借其强大的处理能力被广泛应用各领域中。最近几年,随着国民对纸张表面质量的重视,越来越多的生活用纸被要求表面干净、无瑕疵,但是纸张工业生产的人工检测方法,已经满足不了生产线的速度与精度。基于机器视觉的纸张表面缺陷检测,已经受到国内外广大研究学者的关注。本文基于嵌入式DSP平台来实现表面缺陷检测有着重要的研究价值。本系统主要研究纸张表面缺陷检测算法,DSP多核系统开发设计以及上位机软件开发等三个部分。首先,本文对表面缺陷检测算法做了深入研究,完成了基于类间相对均匀的表面缺陷检测方法。假设缺陷前景具有灰度均匀性,结合最大类间方差法,建立类间具有相对均匀性的阈值模型;假设背景不具有灰度均匀,运用信息熵联合该阈值模型得到最优阈值。为了更好地验证本文的缺陷检测算法效果,对比了几种经典的阈值分割法以及近年来提出的改进大津阈值分割法。其次,深入了解TI研发的KeyStone多内核SoC架构,嵌入式SYS/BIOS实时操作系统,以太网通信模块,多核开发方法,以及多核处理模型,多核DSP的核间通信方式。使用了基于操作系统的主从模型,以及Shared Region和Notify方法进行核间通信。在此基础上,移植了本文纸病图像检测算法,实现了多核系统开发。并通过高速缓存、内联函数以及设置编译器优化选项等优化方法对程序进行优化,综合提高系统性能。最后,为了验证和查看检测效果,在PC端设计了基于QT的监控系统。PC端发送待检测图像到DSP,DSP通过网络接收图像并检测图像,然后将DSP检测的二值化图像传送给PC机,使用PC机来判断有无缺陷。本文设计的基于C6657-DSP表面缺陷检测系统在能够保证精度的同时,具有一定的工程实用价值。