汤 伟 成爽爽，* 冯 波，2 曲蕴慧 王孟效

（1.陕西科技大学电气与控制工程学院，陕西西安，710021；2.陕西科技大学镐京学院，陕西西安，712046；3.陕西西微测控工程有限公司，陕西咸阳，712000）

特种纸张在生产过程中，容易受内部因素和生产环境的影响产生不同的外观缺陷，这些纸张表面瑕疵叫做纸病[1]。

基于机器视觉的纸病检测系统是一种新兴的纸病检测技术，与人工检测相比，具有非接触、高精度、高效率的特点[1]。但是随着纸机车速的提高和幅宽的加大[2]，纸病检测的快速性和准确性大大降低。为了解决现有纸病检测系统中存在的问题，本文设计了一种适用于中高速纸机的在线纸病检测系统。根据企业要求的检测精度、纸张幅宽和纸机运行速度，在成本最低和满足系统要求的前提下，选择合适的工业线阵相机。工业线阵相机可以很好地完成动态图像的采集，但是必然会产生大量的图像数据。图像分析模块主要完成对纸病的检测和识别，判断纸张图像中是否存在纸病，通过动态阈值算法[3]由FPGA完成对纸病的检测[4]。若存在纸病传输到PC机，采用卷积神经网络完成对纸病类型的识别；若不存在，则进行纸病图像的保存。由于FPGA具有并行性和高速运算能力的特点，由FPGA完成对纸张图像的保存。数据存储模块主要分为2部分，第一部分由PC机进行控制，主要用于存储存在纸张缺陷的图像；第二部分与FPGA相连，完成对纸张图像的保存，以便于后期分析，对数据存储实时性要求高，因此采用高端固态硬盘完成对数据的存储。……