近年来,随着工业自动化技术的飞速发展,使用自动化检测与控制设备来取代高强度、高密度的人力操作成为一种主要趋势。国内生产的异纤清除机识别效率低,经常出现漏检的现象;国外设备厂商制造的异性纤维分拣设备价格过于昂贵,使我国棉纺企业难以接受,而且国外的异纤检测设备与我国棉纺企业的现有成套设备难以配套使用。本课题正是在这种背景下提出来的,旨在开发具有自主知识产权的异性纤维检测装置,摆脱对国外产品的依赖,同时降低产品成本,节约企业开支,提高我过纺织工业的自动化水平,增加棉纺企业的竞争力。随着电子技术的发展,DSP已经广泛应用于工业生产和人们生活,本系统采用DSP作为数字图像处理器,来实现棉花异纤的检测。TMS320C6000系列DSP芯片是TI公司生产的用于图像处理的专用芯片。本课题采用了TMS329DM642芯片。本文提出的异性纤维的检测算法是本课题的关键部分,论文前段工作主要是对数字图像处理和模式识别方面的知识进行研究和分析,在原棉图像预处理部分,主要利用数学形态学的知识进行处理;在后面的异纤检测部分提出了“三基色RGB阈值识别算法”,该方法对与原棉颜色差别较大的异纤检测效果较好,但是与原棉颜色相近的异纤检测效果不是很好。针对这种情况,基于多波段光谱照射下的纤维色差类比不同,使用图像融合的方法,能较好的检测出与棉花颜色相近的异性纤维。本文在后半段对异性纤维检测装置的硬件部分进行了研究和探讨。本文设计的检测系统包括5个组成模块:原棉输送模块、光学照明模块、图像采集模块、基于DSP的异纤图像检测模块和异纤自动剔除模块。对于这5个组成部分,本文进行了分析和设计。在本文的最后,通过实验仿真结果表明,本文所提出的研究方案和检测算法是有效可行的,达到了预期的效果和目的,并为今后的深入研究奠定了基础。