棉花中的异性纤维(以下简称“异纤”),是生产、运输、加工等全部过程中混入的非棉性纤维和变色棉纤维,常见的有地膜、彩线、各类丙纶丝、枯草片等。虽然异纤含量少,但是危害性极大,不仅影响产品质量,还会严重损害我国棉加工产品的信誉,所以高效准确的检测棉花中的异纤至关重要。目前,基于图像和视觉的自动检测设备以其易扩展、效率高、准确率高等优点在各个领域得到广泛应用。因此,本文提出基于图像视觉的棉花异纤识别关键技术研究。主要完成如下几方面的工作:1、通过对国内外产品的充分调研,确定棉花异性纤维检测的技术要求和主要技术参数等指标;基于模块化设计原理搭建检测系统;根据棉流速率、图像分辨率、图像传输速率等主要技术参数完成关键部分的优化设计和重要零部件的选型;2、在对传统的一维Otsu算法和二维Otsu算法充分研究的基础上,得出传统算法的特点不符合自动在线检测技术的要求;改进二维Otsu算法的分块策略,采用上下双界限非对称直方图斜分方式,使用边缘算子和最小二乘法确定上下界限的截距值并调整检测目标和检测背景;进行噪声替换,提高算法抗噪性;3、采用纹理特征图像并以纹理参数为阈值识别阈值与棉花相近的异纤。通过分析步长d、方向θ和灰度级L的变化对纹理参数产生的影响,确定合理取值;提出针对纹理图像的灰度级不等距压缩方法,并进行对比;探究了以纹理参数为阈值进行图像识别的合理性并生成纹理图像选出合适的纹理参数值当作分割阈值,基于Otsu算法进行图像识别并验证;4、在Qt框架的基础上,以C++为主要编程语言设计系统软件并实现主要功能;封装主要的函数,以线程互斥的方式处理来自驱动和用户设置的指令,并介绍软件的登陆界面、主窗口界面、参数设置界面、图像分析界面。