流水线进行自动化的改造，使布匹生产流水线变成快速、实时、准确、 的流水线。在流水线上，所有布匹的颜色、及数量都要进行自动确认（以下简称“布匹检测”）。采用机器视觉系统的自动识别技术完成以前由人工来完成的工作。在大批量的布匹检测中，用人工检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉系统检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。


从视觉系统的工作流程可以看出，机器视觉系统是一种比较复杂的系统。因为大多数系统监控对象都是运动物体，系统与运动物体的匹配和协调动作尤为重要，所以给系统各部分的动作时间和处理速度带来了严格的要求。在某些应用领域，例如机器人、飞行物体导制等，对整个系统或者系统的一部分的重量、体积和功耗都会有严格的要求。




机器视觉的优点有：
1、非接触测量，对于观测者与被观测者都不会产生任何损伤，从而提高系统的可靠性；
2、具有较宽的光谱响应范围，例如使用人眼看不见的红外测量，扩展了人眼的视觉范围；
3、长时间稳定工作，人类难以长时间对同一对象进行观察，而 机器视觉则可以长时间地作测量、分析和识别任务。


机器视觉的应用领域越来越广泛。在工业、农业、交通、金融甚至体育等等行业都获得了广泛的应用，可以说已经深入到我们的生活、生产和工作的方方面面。


在生产线上，人来做此类测量和判断会因疲劳、个人之间的差异等产生误差和错误，但是机器却会不知疲倦地、稳定地进行下去。一般来说，机器视觉系统包括了照明系统、镜头、摄像系统和图像处理系统。对于每一个应用，我们都需要考虑系统的运行速度和图像的处理速度、使用彩色还是黑白摄像机、检测目标的尺寸还是检测目标有无缺陷、视场需要多大、分辨率需要多高、对比度需要多大等。从功能上来看，典型的机器视觉系统系统可以分为：图像采集部分、图像处理部分和运动控制部分。


在布匹的生产过程中，像布匹质量检测这种有高度重复性和智能性的工作只能靠人工检测来完成，在现代化流水线后面常常可看到很多的检测工人来执行这道工序，给企业增加巨大的人工成本和管理成本的同时，却仍然不能保证100 %的检验合格率（即“零缺陷”）。对布匹质量的检测是重复性劳动，容易出错且效率低。