皮棉中掺杂的化学纤维、动物毛发、塑料膜等非棉纤维,以及染色线、绳、布块等非本色棉纤维都属于异性纤维。在轧花厂中,异性纤维的含量会严重影响棉花的质量、等级,从而影响棉花的交易价格以及轧花厂等的经济效益。在纺织厂中,异性纤维容易引起细纱断头,降低工作效率,而且织布染色后会出现疵点,严重影响成品外观及销售等。由此可见,异性纤维对棉花质量以及轧花厂和棉纺织厂的经济效益影响很大。为了解决异性纤维的问题,很多轧花厂和棉纺厂都采用人工挑拣的方法,但是这种方式存在劳动强度大、工作效率低、产品质量不稳定、合格率难以控制等一系列缺点,而且工人的劳动成本也在不断增加,所以人工挑拣异性纤维的方法并不能很好地解决上述问题。针对以上问题,本文对异性纤维检测系统、图像分割算法、以及灰度共生矩阵等进行了深入的研究和分析,并在此基础上提出了改进的二维Otsu算法和基于灰度共生矩阵的二维Otsu算法,实现了皮棉中异性纤维的检测,同时分别提高了异性纤维识别技术的实时性和精确度。具体来说,本文主要做了如下几方面工作：1、设计了皮棉中异性纤维检测系统,该系统主要包括图像采集和图像处理两部分,其中图像采集是指利用CCD相机采集含异性纤维的皮棉图像,图像处理是指对采集到的图像进行分析、处理,来识别出皮棉中的异性纤维。2、搭建了异性纤维检测系统中的图像采集部分,首先设计出检测系统总体结构,然后根据实际需求对所需硬件—CCD相机、镜头及光源等进行选型、布置,最终完成图像采集部分的搭建。3、提出了改进的二维Otsu算法,通过灰度直方图分析了皮棉和异性纤维的灰度分布特点,然后根据此特点减小了二维Otsu算法中阈值的遍历范围,分割时间缩短为原来的1/5左右,有效改善了图像分割的实时性。4、提出了基于灰度共生矩阵的二维Otsu算法,由于皮棉与白色异性纤维的颜色十分接近,所以皮棉中白色异性纤维的识别精度很低,但不同物质的纹理是不同的,所以本文利用二维Otsu算法来分割纹理图像,并针对分割后图像的特点进行了先腐蚀后中值滤波的去噪处理,最终得到了很好的分割效果。5、完成了上位机的编程,利用C#完成了上位机的界面设计及主要功能实现,同时通过C#与Matlab混合编程的方法实现了图像处理功能。大量的实验结果表明,改进的二维Otsu算法能够在保证分割精度的基础上有效减少分割时间、提高实时性；基于灰度共生矩阵的二维Otsu算法基本可以准确识别出皮棉中的白色异性纤维,明显改善了分割精度。