我国是产棉大国，棉花是纺织工业的重要原料，它对我国的国民经济有着非常重要的作用。然而棉花当中夹带的异性纤维对棉纺制品的质量造成了严重影响，不但会给棉纺厂造成经济利益的损失也严重影响了我国棉花在国际中的竞争力。　　棉纺厂对棉花中夹杂的异性纤维长久以来都高度关注。过去，棉纺厂通过人工挑拣异性纤维，不但劳动强度较大，效率较低，而且工作环境也比较恶劣，质量难以保证。因此，棉花异性纤维检测装置迎来了发展良机。国外起步较早，但是进口设备比较昂贵并且不方便维修，国内起步较晚，国产的设备在性能上仍有一些问题。所以，自主研发适合我国国情需求的棉花异性纤维检测装置意义重大。　　本文通过搭建好的棉花异性纤维检测装置，在线采集棉花图像。从机器视觉以及图像处理技术出发对异性纤维进行判别，研究了相应的图像识别的算法。利用图像的相似性对棉流的速度进行估计，探讨了异性纤维定位算法，对检测软件进行了初步设计。　　(1)介绍了棉花异性纤维检测装置的结构。包括高频的交流荧光灯、线阵CCD相机、明场照明方式、计算机配置和剔除装置等。利用该装置对运动状态比较平稳的棉花图像进行采集，为后续的异性纤维识别和剔除打下了基础。　　(2)研究了棉花异性纤维图像的预处理。为了增强图像中异性纤维和棉花纤维的对比度，主要介绍了以下两种增强方法，包括直方图均衡、Retinex图像增强方法。图像的预处理为后面的图像分割做好了准备。　　(3)在棉花异性纤维图像识别方法上，提出了基于RGB_a_b空间的彩色分割，探讨了多种常见的灰度阈值分割。对与棉花颜色相近的异性纤维，如丙纶丝等，研究了基于紫外光源的检测方法。　　(4)利用图像的相似性测度，设计了棉流速度检测算法，为下一步准确剔除异性纤维做好充分的准备。　　(5)讨论了棉花图像中常见的对异性纤维进行定位方法，根据棉花图像中异性纤维的质心坐标以及估算出的棉流速度，从而对异性纤维的空间位置进行确定，然后计算机发出剔除指令以便相应的喷嘴喷出高压气体把异性纤维吹出。