纺织品纤维成分与含量的标签明示是当今贸易的硬性要求。我国质检总局发展规划也明确要求优化目前的纤维检测技术并建立科学完备的纤维监督标准。羊绒和羊毛纤维有着相似的结构形态和理化性能,又因羊绒纤维超高的品质特性和昂贵的价格,很多不良商家将羊毛纤维掺入羊绒制品中作假,所以准确高效地鉴别羊绒和羊毛纤维非常必要。本文在数字图像处理技术的基础上,对羊绒和羊毛纤维的图像进行处理、特征参数提取测量和识别研究。主要工作如下:在羊绒和羊毛纤维图像的采集上,本文采用纤维自动切片仪获取到良好质量的切片试样,并且将微分干涉相差显微镜引入到羊绒羊毛纤维的检测中,利用该显微镜的成像特点,采集了纹理特征清晰的纤维图像。在羊绒羊毛纤维图像处理方案研究上,采用了图像增强、图像去噪、图像分割及图像修饰等图像处理技术,并应用MATLAB软件进行图像处理试验,确定出适合本文研究环境的纤维图像处理方案,提取到纤维和鳞片轮廓的单像素二值图。在对羊绒和羊毛纤维的特征指标进行提取时,对比分析并研究了绒毛纤维的直观和相对特征指标,选取了纤维直径、鳞片高度和径高比这三个特征指标,并对提取的特征指标进行了数据测量和分析。最后依据提取到的纤维特征指标数据,采用BP神经网络分类方法,实现羊绒和羊毛纤维的自动识别。