随着生活水平的不断提高,人们对纺织品的质量也提出了更高的要求。纱线作为纺织品原材料,其成品的条干均匀度会影响纺织品的外观质量,疵点造成织造过程中断头而影响纺织效率,因此要对纱线的条干均匀度和疵点进行检测与控制。现有的纱线条干与疵点检测方法是电容法与光电法结合,易受空气湿度与纱线本身材料特性的影响,造成条干均匀度（CV%）与疵点数据不准确。为了弥补传统检测方法的不足,机器视觉被应用于纱线的质量检测,但仍然存在纱线图像预处理效果不佳而使纱线条干分割效率较低,条干分割后的纱线主干两侧含有较多孤立点或主干被损伤的问题,使测量直径的误差较大。针对以上问题,本课题以支数为7tex、10tex、11tex、63tex、84tex的棉型纱线为研究对象,主要研究内容如下:（1）设计和搭建纱线质量检测系统平台。系统包括图像采集装置、纱线传动与收集装置、图像处理和数据分析软件。（2）为了获得清晰地纱线图像,减小后续纱线分割算法的运行时间与误差,提出一种改进的非线性扩散模型（P-M模型）,对纱线主干特征区域进行平滑和噪点去除。一般情况下,P-M扩散模型需要大量的迭代对图像进行噪声去除以及边缘增强,效率较低。本文通过反向平滑纱线特征来对P-M模型中的扩散因子进行改进,通过求中心差值的方法来替换传统的前后项差值的方法,使算法的检测效率以及鲁棒性提高,最后获得去噪和增加对比度后的纱线图像。（3）为了获得不含孤立点和不损伤纱线主干的纱线图像,提出基于最大类间方差法（Ostu）与模板匹配的纱线条干提取算法。首先在Ostu分割法分割后的纱线图像上用矩形ROI选中三个大小分别为4×2像素、5×2像素和6×2像素的区域作为模板图像。为保证模板参数的准确性和适用性,选择3×1像素的ROI作为监视模板,最后提取待匹配的纱线图像进行模板匹配。本文实验验证了该方法,获得了基本不含孤立点和主干无损伤的纱线主干图像。（4）设计了一种纱线直径的测量方法和纱线疵点的分类统计方法。通过获得的纱线直径数据,计算了纱线的条干均匀度与各种类型疵点的个数,并与乌斯特CLASSIMAT 5的测量结果进行了对比。无论是条干均匀度变化和各类疵点数量的变化趋势都有较大的相关性。最后,为了方便用户使用和操作检测系统设计了一款纱线检测操作软件,融合了纱线的采集、预处理、相机标定、检测算法、测量算法、数据存储、数据通讯等功能。