在纱线到纺织品的生产加工过程中,纱线外观参数是产品设计、生产和质量检测过程中的重要指标,主要包括纱线毛羽、直径、纱疵、条干不匀等参数。这些参数不仅影响产品的生产工艺,还直接决定纺织品的最终质量等级。当前常用的纱线外观测试手段包括光电法、电容法和人工目测法等,其中光电法的操作过程不存在重复性,电容法的测量精度易受到温湿度、纱线成分等因素的影响,导致其应用存在一定的局限性;人工目测法较难对纱线外观特征进行定量检测,且存在检测周期长,主观因素影响较大等问题,而基于数字图像处理技术的纱线外观检测法可以有效克服常规纱线外观检测方法的不足,降低主客观条件对测试结果所造成的误差。本文结合纱线外观的几何特征,设计开发了一套包括背景光源、纱线驱动模块、图像采集模块在内的纱线动态成像系统,采集得到运动纱线的图像序列,并对采集得到的纱线图像序列进行图像处理和分析,实现纱线外观参数的数字化测试与表征。利用搭建的图像采集装置获取图像后,本课题设计开发了一套可用于纱线外观测试和分析的图像处理算法,主要算法流程包括:1)通过灰度变换、背景预处理、图像增强、阈值分割等算法得到纱线的二值图像序列;2)通过倾斜纠正、图像去噪、形态学处理、图像分割、细化算法等提取出纱线的毛羽骨架图像序列,以纱线的主干边缘作为参考确定基准线,统计出不同长度的毛羽根数;3)通过形态学处理、边缘锐化等算法,提取出纱线的主干图像序列,计算出纱线主干直径的不匀率。本文对设计开发的纱线图像分析算法与传统的图像算法进行比较分析,通过对比不同算法得到的纱线图像处理结果,选择适合于纱线外观参数特征提取的图像算法,提高算法的鲁棒性能,减少或消除噪声对纱线外观检测的影响。实验结果表明:本文通过搭建的纱线数字化成像系统,对纱线图像序列进行数字化处理分析计算得到纱线的多个外观参数指标,可取代传统的检测方法,提高纱线外观检测的效率和精度,降低测试成本,可以为后期的设备市场化提供技术参考和应用研究基础,具有重要的上海工程技术大学硕士学位论文实际意义和良好的应用前景。