目前为止,纱线细度的测量方法主要有测长称重法、目光比对法(黑板条干法)和显微投影法等几种,这些测试方法耗时费力、受主观因素和环境因素影响较大等缺点,导致其测量结果有时并不能精确而直接地反映纱线的实际细度信息。因而研究更加高效、精确的纱线细度测量方法用于纺织生产和产品质量检测,对于纺织企业和科研人员有着重要的意义。本文尝试采用图像处理技术测量纱线细度,从而实现纱线细度的快速、精确测量。实验中采用Motic视频显微镜来获取纱线图像,以Matlab R2010b为计算平台,构建了一套包括纱线图像采集、图像预处理、图像分割和纱线细度测量结果分析这四个环节的纱线细度测量系统。为得到目标和背景区分明显、清晰的纱线图像,实验中构建出包含自动导纱装置和Motic视频显微镜的纱线图像采集系统,以实现纱线图像获取、显示、储存和分析功能。在图像预处理过程中,比较了中值滤波器、均值滤波器和二维自适应维纳滤波器的滤波效果,确定出最优的滤波算法和滤波器参数。研究表明,当选用45像素×45像素滤波窗口的二维自适应维纳滤波算法时,不仅能很好的消除纱线毛羽等噪声信息,同时也较完整的保留了纱线的条干边缘和轮廓信息。在纱线图像分割过程中,首先采用大津阈值(OTSU)的分割算法,得到纱线的条干二值图像;然后采用半径为4像素的圆形结构算子,对纱线分割图像进行形态学开运算以消除分割后纱线图像中的孤立毛刺,得到理想的纱线条干图像。以纱线条干图像为对象,研究基于图像分析的纱线细度测量原理和方法。实验中以21s, 32s, 40s, 50s, 60s和80s纯棉纱为实验纱线,根据文中提出的细度测量算法测量和分析同种规格500幅纱线图像的直径和概率分布。通过高斯拟合求取不同细度纱线直径分布的概率密度函数,对纱线细度指标进行量化评价。论文最后从测量原理和实验选用算法方面研究了基于图像方法和绞纱称重法的纱线细度测量结果间的差异和产生原因。最终实验结果表明,同传统纱线细度测量方法相比,基于本文提出的纱线细度测量方法可以准确计算出纱线的细度和其分布情况,测量效率较高且受环境因素影响较小。