纱线粗细不匀指标是衡量纱线品质的主要指标之一。目前我国测量纱线不匀的方法主要有测长称重法、仪器测量法和目光检测法，这些方法各有其优缺点。随着计算机和图像处理技术的发展，充分利用数字图像处理技术来克服其他检测方法的缺点，提高纱线质量检测水平，就成为学术研究的一个重要课题，对提高纱线质量也具有重要的意义。本文研究的主要内容是纱线检测中的外观质量检测。本文提出了一种利用计算机图像处理和分析技术对纱线进行质量检测和纱条粗细不匀分析的方法。本课题中纱线图像的获取是将绕有纱线的黑板通过扫描仪扫描得到的，通过设计一个多结构元素自适应确定权重的形态滤波器对图像进行预处理，目的是得到一幅失真最小、目标信号和背景信号完全分离的图像，即去除图像噪声，突出目标。接着采用最大方差自动取阈值法确定二值化阈值，并在对阈值进行修正的基础上实现黑板图像的二值化。然后对图像进行特征提取和分析，即提取预处理后的图像中各个目标信号的特征量，根据提取出来的特征量来计算纱线的平均直径、CV值、粗细节、严重粗细节、竹节、棉结数等判别指标。其中采用基于邻接纱段面积的方法来对棉结进行检测和计数。最后对实验结果进行分析与讨论。实验表明，用计算机图像处理方法来实现纱线质量的检测，具有准确、指标量化等优点，对实现纱线质量的自动化检测具有一定的应用价值。