工业界，尤其是棉纺织行业，对计算机图像识别及检测处理技术有着十分迫切的需要。目前，棉纺织行业中原棉异纤检测环节急需一种代替人工的自动异纤在线检测系统的出现。随着微电子技术及计算机技术的蓬勃发展和以MATLAB为代表的高效数值计算工具的出现，图像识别技术得到快速发展，从而解决人类生理器官不能识别的问题，部分代替了人的脑力劳动并提高生产效率。本文通过对原棉中几种异种纤维的大量采集和检测，研究了该项技术在原棉异纤在线检测中应用的可行性，文中重点讨论了原棉自动图像采集及判别处理系统的硬件和软件结构、理论基础、基于MATLAB的异纤图像的判别算法，对原棉图像检测的实验数据及实验结果进行了分析，从而对原棉中的异种纤维实现自动分捡。软件的判别算法是基于统计理论设计的，分为三个模块：预处理模块、特征提取模块、判别模块。图像经硬件系统摄取之后先由预处理模块通过直方图均化和自适应滤波进行去噪处理，然后，进行基于剃度微分和数学形态学算子法的边缘提取，从而是取出图像的边缘并计算出图像的特征值，最后根据特征值判断图像中是否存在异纤。本文的写作具有重大的理论意义和现实意义。本文计算机将图像识别技术应用到棉纺织行业的原棉异纤检测环节，将“边缘最大连通像素数”作为统计量引入算法中，并收到良好的效果。本文所述系统的应用，可以真正做到将工人从繁重的体力劳动中解放出来，节省了劳动力并提高了生产效率。