在国内，纺织业既是传统产业，也是优势产业，为国民经济做出了巨大的贡献。然而，从全球角度来看，我国纺织工业仍然大幅度落后于世界先进水平，特别在企业信息化程度上的劣势尤为明显。目前纺织业中所应用的纱线检测手段存在可靠性差、灵敏度低等问题，为此，本文提出了一种新型的数字化智能检测手段，将精密的CCD图像传感器和日趋成熟的数字图像处理技术有机地结合在一起，旨在精确地判断出纺纱过程中出现的多纱、少纱，尤其是断纱的情况。智能纱线检测系统利用线性CCD动态地采集高分辨率的图像数据，经过图像处理模块对数据进行分析运算，根据当前经过的纱线数量与基准纱线数量进行比较，经判断，若发生多纱、少纱、断纱问题，则由通信控制模块停止整经机的运作同时显示故障发生的位置。我们采用的线性CCD横向分辨率高达4800dpi，拍摄的一副纱面图像横向像素点达20400个，图像处理部分先对数据进行预处理，包括灰度化、去噪、对比度拉伸等，核心算法采用“单行高频”处理手段，将某一行的所有像素点进行分析，利用二次差分取得极大值并进行筛选及修正，采用一维Otsu自适应方法进行阈值分割及数学形态学处理，最后将统计出的极大值与基准纱线数目对比，若与基准数不符合，通过单片机控制板发出停机指令，从而实现自动化检测的目的。实际应用中，大量数据表明，该系统与其他检测手段相比，具有较高的可靠性和灵敏度，能够有效地提高纺织效率，提升产品品质。