目前大多数造纸行业仍然采用人工检测的方式完成纸病检测工作,鉴于造纸业中纸幅宽、纸机车速不断提高的特点,这种依靠人工检测的方式已不能满足生产要求,必须对纸张图像实时采集、处理,实现该环节的自动化。图像处理的特点是处理的数据量大,处理过程不仅耗时而且需要大量系统资源支持,为了实现纸张图像的实时采集和处理,本文对在线纸页缺陷检测的相关技术以下研究工作:本文在充分研究和借鉴造纸行业中应用的在线纸页缺陷检测系统的理论和经验的基础上,设计了实验性纸页缺陷检测平台,并通过实验测试了该检测平台。首先,介绍了纸页缺陷检测的原理,根据要求搭建了基于PC机和采集卡的检测平台;其次,制定了多种不同的试验方案对检测平台进行测试,通过对测试结果的分析发现了系统本身存在的问题。针对检测平台存在的问题,结合纸页缺陷检测的特点制订了检测算法,并进行了测试。首先,分析了引起CCD相机输出视频信号产生误差的主要因素,并制定了相关的解决方案;其次,通过对正常纸张图像的纹理分析,提出利用改进的阈值法提取纸病区域的方法,该方法能更有效的提取有价值信息,并克服了传统阈值法不能较好的检测出对比度较低的纸病的缺点;接着,引入小波分析多尺度的思想对纸病进行边缘检测,实验证明该方法能很好的定位纸病边缘;然后,通过提取纸病图像的纹理特征利用模糊方法进行分类;最后,应用本文算法进行测试,实验显示基于PC机和采集卡的采集系统结合本文所用的算法并不能满足在线纸页缺陷检测在某些情况下的实时性。为提高系统的检测速度,结合DSP在图像处理中应用的优势,尝试设计了基于TMS320C6711BDSP的检测平台。论文给出了纸病检测系统的总体框架,简要介绍了TMS320C6711B硬件结构及其功能,根据纸病检测系统的需要,分别介绍了电源模块、时钟模块、存储器模块和利用FIFO作为缓冲池协调高低速传输视频信息,以及主机与DSP之间的通信等设计思路和具体的原理图。