针对棉花异性纤维在线检测存在的难题，本文以皮棉图像中的异性纤维为研究对象，利用机器视觉技术，研究了气力输送式棉花异性纤维检测系统；设计实现了棉花异性纤维图像在线处理系统。具体如下：（1）棉花异性纤维快速检测系统的设计与实现。为对棉花异性纤维进行准确的检测，设计实现了棉花异性纤维检测系统，该系统由硬件和软件两部分组成。硬件部分主要包括皮棉开松机、输棉管道、图像采集装置、输棉风机、集棉箱、电器柜和工控机7个部分。软件部分主要包括参数设置、图像采集、图像处理、图像分析、报告生成5个模块。（2）通过对棉花异性纤维快速检测系统的大量试验结果表明，该系统运行平稳、顺畅，能够实现对棉花异性纤维的快速检测，每小时检测量超过20kg，并且异性纤维的识别率达到85%以上。（3）棉花异性纤维图像处理方法的设计。通过对各颜色空间的特点进行分析，结合异性纤维图像背景的特点，将饱和度作为该预处理方法研究的重点，提取异性纤维饱和度图像，能够自动减弱背景中的白色成分，突出有色异性纤维。在分析饱和度分布直方图的基础上，针对背景跟异性纤维目标饱和度分布的不同，建立三段式图像增强模型。针对图像的不同部分，采用不同的处理方法。不需处理部分不进行任何运算，只进行线性输出，减少运算量，增强运算速度。试验结果表明，所建的分段式增强模型可以显著提高异性纤维图像的对比度，增强分割的精度。