纺织纤维的鉴别是我国纺织品检验的重要环节。目前,商检部门对木棉和棉的混纺比测定主要采用人工识别的方法,这种方法的准确性和效率主要依赖于检测人员的经验和技术,因此效率非常低且稳定性差。由于木棉纤维本身的优良特征,使其近年来在非织造材料中的应用日益广泛,因此需要一种高效、准确的测试方法来进行木棉和棉的鉴别。本论文利用图像处理技术实现了非织造纤网中木棉和棉混纺比的测定。在制备木棉/棉非织造纤网的过程中,通过将不同比例木棉和棉混纺,结合实际成网的难度,找出生产中常见的混纺比例。在制取纤维纵向切片的过程中,通过对比试验,确定了纤维纵向切段的长度。利用全自动纤维细度仪进行图像采集,然后对纤维图像进行预处理,包括图像分割、形态学处理、去除噪音点、填充孔洞等过程。由于纵向制片中存在大量纤维交叉重叠的现象,因此需要对交叉纤维进行分离。本文将纤维中常见的交叉情况分为十字交叉、T字交叉、头尾相接、并列四种,对于并列纤维,根据外部轮廓的凹凸性能够分离;对于十字交叉、T字交叉、头尾相接的交叉情况,根据纤维骨架的趋势能够实现有效的分离,十字交叉和T字交叉由于在骨架图中同一根纤维骨架在交叉处的斜率差异性较小,可实现纤维分离;对于头尾相接的情况,根据骨架在粘连点处表现斜率突变的特性分离交叉点处的纤维。通过以上处理,将交叉纤维分离成独立的纤维目标。根据目标纤维灰度上的差异,经过对特征值筛选,选取各个目标直方图的局部高宽比、目标灰度方差两个参数作为鉴别木棉和棉的有效特征参数。根据经典模式识别方法对纤维目标进行分类,建立识别木棉和棉的自动识别公式。在进行混纺比计算的过程中,由于图像中测得的纤维宽度与真实直径存在偏差,因此首先完成目标纤维的投影直径到真实直径的折算,再结合密度和根数计算出纤网中木棉和棉的混纺比。经过测试,对于质量较高的切片,测得的混纺比测试准确率可达90%以上。