山羊绒纤维是一种珍稀而昂贵的动物纤维,具有优良的性能,用其可以生产价值昂贵的高档产品,因此羊绒含量的高和低不仅影响其制成品的性能,还与企业的生产成本、以及制成品的定价都是密切相关的。本论文主要是基于数字图像处理技术对绒毛纤维进行处理,在处理图片的基础上对纤维的特征参数进行了提取,并且对绒毛纤维的种类进行了分类识别的研究,主要工作是对大量绒毛纤维图片进行数字图像处理、特征参数的提取及测量、数据的分析。本文主要工作如下:研究了图像复原方法,并利用盲解卷积算法对绒毛纤维图像进行复原,利用数字图像处理技术对纤维图像进行预处理,得到只有边缘信息的二值图像;研究了特征参数的提取方法,对纤维鳞片的直径、纤维鳞片的高度、纤维鳞片的厚度、纤维鳞片的密度、纤维鳞片表征面积、纤维鳞片表征周长、径高比、鳞片密度、鳞片外方形因子、鳞片内方形因子、鳞片相对周长、鳞片相对面积等特征参数进行提取,设计了特征参数的数据库将测量结果存储到数据库中;对数据库中的鳞片信息数据进行分析,利用BP神经网络的方法对羊绒羊毛纤维进行分类研究,对实验结果进行误差分析;最后分析设计了绒毛纤维图像处理与识别系统。