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异性纤维在棉花中虽然占得比重很小,但危害很大,直接影响着纺织品的质量.传统的异纤检测识别算法多采取固定阈值法,但是由于检测对象是高速运动的棉花流,光照易产生波动,采集的图像也会相应变化,因此误识别率就会增加.而有样本识别算法采集适量的分类样本库,识别结果稳定,可以消除这一缺陷.分析棉花中异性纤维的图像特征,对重要图像特征进行增强,提取异纤的特征,识别算法引入欧几里德距离,采用K近邻分类,从而识别出异纤,并进行仿真实验,实验结果表明该识别算法识别效果好、速度快.