机器视觉的研究是从20世纪60年代中期美国学者L.R.罗伯兹关于理解多面体组成的积木世界研究开始的。当时运用的预处理、边缘检测、轮廓线构成、对象建模、匹配等技术，后来一直在机器视觉中应用。罗伯兹在图像分析过程中，采用了自底向上的方法。用边缘检测技术来确定轮廓线，用区域分析技术将图像划分为由灰度相近的像素组成的区域，这些技术统称为图像分割。
其目的在于用轮廓线和区域对所分析的图像进行描述，以便同机内存储的模型进行比较匹配。实践表明，只用自底向上的分析太困难，必须同时采用自顶向下，即把目标分为若干子目标的分析方法，运用启发式知识对对象进行预测。这同言语理解中采用的自底向上和自顶向下相结合的方法是一致的。在图像理解研究中，机器视觉介绍，A.古兹曼提出运用启发式知识，表明用符号过程来解释轮廓画的方法不必求助于诸如zui小二乘法匹配之类的数值计算程序。
70年代，机器视觉形成几个重要研究分支：①目标制导的图像处理；②图像处理和分析的并行算法；③从二维图像提取三维信息；④序列图像分析和运动参量求值；⑤视觉知识的表示；⑥视觉系统的知识库等。
造纸工业的纸张生产流程主要有：制浆、网部纸张成型、压榨脱水、烘干干燥、涂布、压光、卷绕、复卷、切纸等。在纸制浆的过程中，经常会有一些费纸没有完全打成纸浆、或是一些纸浆在储存罐中停留时间过长，机器视觉系统，而出现一些腐浆团。如果这些腐浆团在整个造纸过程中没有被除去，则会出现在成品纸张中。
另外，纸张中也会存在一些纸张的色斑(费纸中油墨没有完全除去)及纸张裂纹等，这些纸张中的缺陷通称为瑕疵。此类的纸张供给印刷企业，印刷机在印刷时，极有可能对印刷机造成一定伤害，江西机器视觉，同时也影响到产品的品质及企业的信誉。
因此，在纸张的生产过程中，应当采取一定的措施检测并剔除含有腐纸浆团等瑕疵的纸张，保证纸张的品质。由于纸张中的瑕疵，传统的人眼检测无法适应高速生产线，而且容易漏检给企业造成损失。所以通过机器视觉技术进行纸张表面瑕疵检测为纸张质量检测提供了很好的方案。
对于正常纸张，白度都在百分之七十以上，而腐浆团的白度一般情况下小于百分之三十。白度的检测可以利用各种光学检测仪器测量，由于目前纸张测量要求在高速运行中动态检测，必须利用快速检测装置，而现有技术方案中应用机器视觉CCD检测系统是最理想的选择。基于机器视觉技术MVC纸张瑕疵检测仪通过线阵相机对纸张表面进行扫描，配合易菲特自主研发的MVC纸张瑕疵检测系统对瑕疵进行快速识别，瑕疵进行自动分类，发现瑕疵报警提示并进行打标，图像采集卡，实现了百分之百纸张瑕疵检测，极大的提高生产效率。
机器视觉在表面质量检测中能够实现高速、在线检测的优越，目前已经在带钢、薄膜、无纺布、纸张等领域广泛应，备受行业用户青睐，其成本低、精度高、安装简易等优点更是不在话下，已经成为自动化生产检测、质量控制等领域的一把利器。
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