纱线条干均匀度是一个重要的纱线外观品质的评价指标。人工目测方法、电容法和光电法等是常用检测纱线条干不匀的方法,环境因素等客观因素与人为的主观因素对于检测结果的影响很大。因而,运用图像处理技术克服传统检测手段的弊端,对于提高纱线质量和纺织品生产过程的稳定性具有重要的意义。文中运用图像处理技术检测纱线条干均匀度,从而使条干均匀度的检测结果更为客观准确。研究的主要内容包括三个方面:一是纱线图像的预处理,其中包括纱线图像的滤波预处理和倾斜纱线图像的校正;二是纱线图像的分割处理和纱线条干图像的提取;三是纱线条干均匀度的测量和分析。纱线图像预处理部分,比较了均值滤波、中值滤波,提出了改进平滑滤波算法。研究表明,改进平滑滤波即能有效的滤除纱线图像的噪声和干扰信息,又能避免纱线图像模糊失真,很好的保留纱线条干的边缘细节与轮廓信息。为了获取完整、准确的纱线条干图像,文中研究对比了四种纱线条干图像提取的方法。研究中针对21S、28S、32S、36S精梳纯棉纱线,采用四种算法分割的准确度和每幅图像平均处理时间作为性能指标进行评价。基于OTSU和形态学滤波的方法与其他方法相比分割准确度相对较差;基于顶帽变换和FCM分割的方法与其他方法相比处理时间相对更长;基于显著性算法的纱线条干提取与其他方法相比有着更高的处理速度与准确性。论文最后根据所获得的纱线条干图像进行纱线条干均匀度的计算与分析。实验结果表明,本文提出的图像处理的方法测得的直径值与理论值很接近,纱线条干均匀度的检测结果与Uster Classimat 5的测量结果有着很好的一致性,纱线疵点的检测和分类结果也与人工目测方法有着很好的一致性。本文实现了运用图像处理方法进行纱线条干均匀度检测,不仅克服了传统检测手段的弊端,提高了检测的精度与准确度,而且对于提高纱线品质和纺织生产过程的稳定性具有较大的理论意义,有着良好的应用前景。