在纺织行业中，羊毛纤维直径是羊毛检测与分类最重要的测试指标。本文主要对基于数字图像处理的羊毛纤维直径计算方法进行了研究。主要包括:基于数字图像处理的羊毛纤维直径计算的研究和数字图像自动聚焦系统实现两大方面。　　基于数字图像处理的羊毛纤维直径计算方法的研究是本课题的研究重点。羊毛纤维直径不仅在羊毛检验和分类中占重要地位，而且也是绵羊育种最为重要的经济指标。本文研究了两种方法计算羊毛直径，简称为斜率法和跟踪法。本文提出的斜率法把计算直径处的羊毛通过斜率信息分为水平、垂直和一般的羊毛，不同状态下采用不同的计算直径方法。跟踪法主要分为六大模块:羊毛图像二值化、骨架提取、记录关键点、羊毛段跟踪、整条羊毛跟踪和直径计算。实验结果表明:斜率法计算羊毛纤维直径速度快，因此能够快速地用来对羊毛纤维按直径进行分类，应用性强;跟踪法通过跟踪图像中的每条羊毛来计算羊毛纤维直径，有助于对羊毛质量的进一步分析。总之，本文的两种方法计算羊毛直径与以往的计算羊毛直径方法相比，更适用于相对复杂多变的羊毛图像。　　为了获得清晰的羊毛纤维图像，就必须使得摄像头处于聚焦状态。本文自动聚焦主要是依据数字图像清晰度评价函数来计算当前镜头下采集的图像清晰度值，并依此确定镜头的移动方向，然后通过串口按照“PELCO_D通信协议”准确地发送指令数据，控制镜头的移动，最终完成镜头的光圈、变焦、对焦的自动调节，达到了自动聚焦的目的。