棉花在采摘、运输和加工等过程中经常混入一些异物,这些异物虽然含量不多,但对棉花的价格和后续加工造成的不良影响极大。为了确保棉花的质量,棉纺织企业通常采用人工挑拣的方法来清除异物。可是人工挑拣异物费时费力且效果不理想,而且由于受主观因素影响分拣效果很难控制。因此,研究一种自动的棉花异物检测和剔除方法对于棉花质量的控制十分必要。　　 在社会发展的需求下,国内外大量专家学者投入到棉花异物检测方面的研究。这些研究主要集中在对自动检测设备和检测方法的研究。本论文的研究重点是为棉花异物检测设备设计棉花异物检测和定位方法。首先借助MFC创建了棉花异物检测应用程序界面,为后续研究奠定了坚实的软件平台;接着从亮度、色度、形态等不同角度出发,结合实际检测需求,最终研究出了基于阈值分割、基于边缘检测、基于空间建模的三套异物检测方法,并给出了检测效果图;最后提出了一套可行的异物定位方法,并结合检测效果图和定位结果对三种检测方案进行对比,证实了阈值分割法与空间建模法的可行性,分别肯定了阈值法在运算速度方面、空间建模法在检测精度和检测范围方面的优势,同时指出了边缘检测法存在的问题。