经编行业一直是我国纺织行业中的重要盈利产业之一。在传统的经编布生产环节中一般主要采用人工作业，经编布花纹轮廓的切割也因此存在着精度差、生产效率低下等问题。使用基于机器视觉的自动化设备取代人工可以很好地改善这一现状，大幅提高生产效率，并更好的保证了产品质量。　　机器视觉使机器拥有人类一样的视觉功能，通过相机采集图像然后对进行图像处理分析从而提取出有价值的信息。经编布花边轮廓提取则是本文研究的核心。　　OpenCV是一个免费开源的、功能强大的计算机视觉库，可以很好地保证图像处理算法的稳健性和先进性。本文基于OpenCV的数据结构和丰富的图像处理函数，实现了经编布花边轮廓智能切割系统中的图像识别算法。首先介绍了OpenCV的特点和基本结构内容，并进行了详细的环境配置说明；为解决相机由于制造工艺等原因而产生的镜头畸变，通过研究相机的针孔模型和基于Matlab的标定方法，实现了一套自动标定的软件，利用标定得到的相机内部参数和外部参数可以显著的降低镜头畸变带来的影响；图像识别算法的设计和实现是本文着重研究的部分：先通过局部自适应二值化方法进行预处理，利用 Hough变换检测白边外侧边界结合白边宽度消除白边干扰，再通过腐蚀、膨胀等形态学转换形成相互独立的连通域，然后对连通域过滤完成花纹块的检测，最后即可搜索出花边轮廓并输出识别结果。　　本文所有算法均基于Microsoft Visual Studio2010平台和OpenCV计算机视觉库实现，为达到实际工业应用的要求，该算法流程和方法均经过了多次的调整和优化，最终完成了经编布轮廓智能切割系统的开发和测试通过。实际应用情况表明，本文实现的经编布轮廓智能切割系统达到了预期的效果，能够满足工厂实际生产的要求和标准。