为了克服电容式条干仪测试法对测试环境的要求苛刻，且存在电容容口平均效应等弊端，本文提出一种基于图像处理方法检测纱线条干均匀性的方法。实验中，首先采用MRS-4800M48U型扫描仪和Motic SMZ-140型视频显微镜采集纱线图像，并依次对采集到的纱线图像进行滤波预处理、阈值分割和形态学开运算处理，最后基于处理后的纱线图像检测纱线直径值、CV值和纱线的细节等。通过比较纱线直径的变化，不同片段长度的纱线CV值大小，细节的分布情况等因素探测纱线的条干均匀性。在整个纱线图像采集、纱线图像处理以及纱线条干均匀性检测过程中，本文主要有以下结论：(1)使用扫描仪和视频显微镜采集纱线图像时，为了使采集到的纱线图像足够清晰，能达到识别要求，扫描仪和视频显微镜应尽量选取高分辨率和高放大倍数。经过多次试验比较，本文最终选取扫描仪的分辨率为3810dpi，选择视频显微镜的放大倍数为40倍；采集图像时，选用视频显微镜自带光源作为拍摄光源，比选择自然光和日光灯做为光源所采集的图像质量更稳定；在调节视频显微镜的焦距时，使纱线在背景以上15mm时，能很好地突出纱线，淡化背景，采集的图像更易处理。(2)纱线图像处理质量直接影响后续纱线条干均匀性检测的准确性。针对采集的纱线图像中有噪点和细长毛羽问题，本文首先采用二维自适应Wiener滤波对图像进行滤波预处理，尽可能地去除纱线中的噪声和细长毛羽，通过比较发现，选用滤波窗口大小为45像素×45像素和65像素×65像素分别对扫描仪和视频显微镜采集的纱线图像进行预处理时效果最佳，处理后的纱线图像中已基本无噪点和细长毛羽；为了进一步增加纱线主干与背景的对比度，提取出纱线主干信息，本文采用大津阈值法(Otsu)继续对纱线图像进行分割处理，分割结果表明，除了少数的毛刺和小点，大津阈值法能很好地将纱线和背景分离开来，纱线边缘更清晰；最后，本文选用形态学开运算对阈值分割后的纱线图像进行处理，以消除图像中的毛刺和小点，实验中发现，选用半径为6和10的圆盘结构的结构元素对纱线二值图像进行处理得到的效果最佳。(3)本文提出的数字图像处理方法检测出的纱线直径与理论值非常接近，最大误差在3%以内；检测出的纱线条干CV值准确率较高，而且选取的检测片段长度增长，检测出的CV值有变小趋势；本文将纱线的细节检测结果与直径偏差波谱图进行对比，发现纱线的细节处对应直径波谱图的波谷位置。(4)为了给用户提供一种友好的交互方式，本文将纱线条干均匀性检测的图像处理与测试过程设计成纱线条干均匀性检测界面系统，通过界面系统可以更方便直观地检测纱线条干均匀性。