通常,工业上对于小尺寸零部件的检测多用视场小的CCD或CMOS相机。对于宽幅应用,虽可采用二次元移动平台,通过平台的二维移动采集局部图像并借助软件算法进行拼接,从而间接实现宽幅,但这种方式实现复杂,对于机械和运动精度要求较高,且不利于工业现场应用的集成。本文讨论了一种采用 CIS传感器“之”字拼接而成的宽幅扫描组件。这种扫描组件结构紧凑,实现简易,易于集成。同时本文讨论的系统在宽幅采集的基础上,通过图像处理算法可得到物料外轮廓,并输出其矢量点集。这一系统在服装、皮具等行业已得到应用。这些行业需要对现有板型进行激光打版,并输出板型的矢量格式文件,方便后续处理。　　本文主要研究了系统的软硬件设计、实现和系统关键算法。研究内容主要有:　　(1)系统硬件设计　　概述了系统硬件的整体组成和各个模块的设计,主要包括硬件总体框架、宽幅采集方案、硬件控制电路和传输协议的设计和实现。　　(2)系统软件设计　　对系统软件进行了架构设计和实现,并重点分析了宽幅图像采集中的内存管理和流水线采集方式。　　(3)校正和拼接预处理算法　　重点分析了 CIS宽幅图像采集中涉及到的图像传感器非线性响应的校正算法和为纠正空间错位的拼接算法。　　(4)图像处理关键算法　　重点分析了为获取宽幅物料轮廓矢量点集的相关图像处理算法,包括滤波、阈值分割、边缘检测、轮廓矢量点集优化算法。尤其在矢量点集优化上做了深入分析。　　本文的主要创新在于:在CIS“之”字拼接宽幅扫描图像采集中引入了流水线处理方式,有效解决了宽幅大数据量的图像实时采集问题;本文讨论的系统可输出物料的轮廓矢量点集,满足了服装、皮革等行业打版需求,解决了传统打版依赖人工,效率低的难题,这据我们所知,尚未见同类系统的相关报道。