毛球图像分割是纺织品起毛起球客观评级系统中的关键步骤,分割的结果直接影响评级的精度。通常采用的方法是标准样照对照评级,带有很大的主观性,不能对织物的起球程度作精确定量的描述。利用图像处理技术进行纺织品起毛起球客观评级可以克服传统方法的局限性,对推进纺织品性能测试数字化有重要意义。本文研究纺织品起毛起球客观评级中的关键技术,主要包括毛球的提取和粘连颗粒的分割。在毛球提取的研究中,首先对针织织物的标样图像进行了深入分析,应用数学形态学的闭运算和Top-Hat变换对织物图像进行预处理,减少织物纱线间的孔隙和纱结对后续处理的影响,然后利用最小偏态法对织物图像进行二值化,提取出只含毛球的图像,方法简单,效果良好。在粘连颗粒分割中,通过对毛球的形状特征进行分析,提出了一种新的分割粘连颗粒方法,可准确地确定粘连颗粒的粘连部位及其切割点,实现对粘连区域的切割。