羊绒制品因其轻薄柔软、舒适贴体、美观高雅、保暖性好而越来越受人们的欢迎，而且绒制品中羊绒的含量与生产成本及产品定价息息相关，因此，需要快速、准确、客观的鉴别羊绒。用计算机图像识别的方法鉴别羊绒，能够达到预期的效果。本课题选用的是由中国纤维检验局利用微分干涉差显微镜获得羊绒羊毛纤维的数字图像各100幅。在羊绒羊毛纤维数字图像识别的过程中，对纤维图像进行了预处理，并对处理后的图像进行了特征提取，最后对羊绒羊毛数字图像运用模式识别算法进行了识别。其中预处理的方法主要有：图像的旋转与裁剪、图像的二值化、形态学图像处理、图像的空间域处理和图像的频域处理等。提取的特征有：鳞片的直径、鳞片的高度、鳞片的径高比、鳞片的密度、鳞片的径轴参数和鳞片的纹理特征，而鳞片的纹理特征包含了均值、标准方差、平滑度、三阶矩、一致性和熵。并且选用模式识别算法中的支持向量机的交叉验证对羊绒羊毛纤维数字图像进行了识别。在对羊绒羊毛纤维数字图像特征优化的过程中，通过单一特征与双特征及多特征的比较，以实现更好的鉴别羊绒羊毛的目的，最终得到由鳞片的直径、鳞片的高度、鳞片的径高比、鳞片的密度、鳞片的径轴参数和鳞片纹理特征中平滑度的综合作用，羊绒羊毛纤维数字图像的识别率为89.25%。