纺织行业对织物的分拣工作必不可少，目前的织物分拣工作仍然由人工完成，存在诸多的弊端。比如，人工分拣织物的效率很低；工场环境不可避免产生粉尘、噪声等对人体不利的因素，会对工人的身体造成一定危害；人工成本的增加导致生产成本的增加，使企业的效益降低。随着工业4.0的到来，双目视觉工业机器人的应用越来越广泛。国内视觉工业机器人现阶段主要的应用领域涉及汽车制造、电子工程、烟草、食品、医药等诸多领域。纺织行业也将双目视觉工业机器人引入生产环节，加快纺织行业自动化进程。为了解决织物分拣环节中存在的上述问题，本文提出了机器视觉与机器人相结合代替人工分拣织物的织物分拣系统，效率是人工分拣的20倍，有效避免了对工人健康的危害，提高了企业的效益，对于纺织行业织物分拣环节有着重要的意义。主要内容有：
　　(1)构建系统的硬件平台，论述了图像采集设计方案，相机的选型，镜头的选择，照明系统的设计以及所用图像采集卡的各项参数；
　　(2)利用颜色查找表法(CLUT)对织物的颜色进行分类，不仅能够实现各种纯色织物的颜色分类，而且对相近颜色的织物也能够达到很好的颜色识别效果。该方法将模式识别中线性分类器的思想应用于颜色查找表中映射关系的建立，并将RGB颜色空间转换到HSI颜色空间提高了颜色识别的准确性；
　　(3)织物图像分割采用了HSV颜色空间的阈值图像分割算法，并获得分割出的织物图像的边缘轮廓。基于阈值的分割方法通过选取合适的阈值，该阈值的选择是根据图像中要分割的织物灰度值和背景灰度值之间的差异来决定的，最后通过阈值将像素点分成不同的灰度级别实现图像分割；
　　(4)机器人抓取织物的抓取点设定为织物的最大内接矩形的形心点。该点的求取基于遍历中心扩散法。该算法的思想是首先求得最小外接矩形的中心点坐标，然后依据设定规则不断移动中心点，最后遍历所有中心点，同时计算对应的矩形面积，的到最大内接矩形，求出其形心点；
　　(5)论述摄像机标定的原理和作用，将二维图像坐标转换到三维世界坐标，给机器人提供抓取织物的坐标位置，完成摄像机标定实验；
　　(6)介绍了织物抓取系统的上位机软件设计框架，利用HALCON和VC++联合混编实现系统的图像采集和处理模块，并通过调用外部动态链接库函数实现其它各个模块的编写，最终完成抓取织物动作。
　　本文实现了双目视觉机器人抓取目标织物，对各个方法做了详细的论述，系统能够实现织物分拣，整个过程实现简单，验证了该系统在纺织行业生产具有一定的应用价值。