随着人们生活水平的不断提高，健康越来越受到重视，因此各种体育运动也如火如荼的开展起来，其中的羽毛球运动更是有着广泛的群众基础。因此，羽毛球的需求量非常大，同时对羽毛球的质量要求也相应提高。 　　本文介绍了国内在羽毛分拣方面的现状，并进行了分析和比较，同时提出了基于虚拟仪器技术的羽毛自动分拣机器视觉系统的解决方案。把机器视觉和虚拟仪器技术引入到传统的分拣系统中，很好地解决了传统羽毛分拣系统的分拣效率低和标准不统一的问题。 　　羽毛毛片弯拱度在线检测系统按照逻辑功能的不同，分为三个部分：运动控制部分、图像采集部分和图像处理部分。运动控制部分主要是负责羽毛的传输、位置的检测和给出分拣的动作。图像采集部分负责在运动控制部分给出了位置信号后进行图像的摄取，并在采集结束后给运动控制部分一个反馈信号，同时给图像处理部分一个开始信号。而图像处理部分在得到一个开始信号后，进行图像预处理、处理等一系列的动作后，最后给出分拣的结果，再反馈给运动控制部分一个分拣信号。运动控制部分在得到分拣信号后就可以对羽毛进行分拣。在分拣系统中，核心的部分是图像处理部分。在这部分中，对采集到的图像进行了图像的预处理、图像分割、端点的模板匹配、图像旋转和图像关系映射等一系列的操作，最后得到了和羽毛弯拱度对应的映射关系。本文对图像各个处理阶段中所使用的各种常用算法进行了分析、比较和改进，提出了适合于羽毛图像处理和分析的实用算法和具体处理流程。最终的数据表明，基于虚拟仪器的羽毛自动分拣系统能够满足分拣的要求，具有很好的测量精度和分拣效率，取得了比较满意的效果。同时，虚拟仪器技术的应用也为图像处理程序提供了一个全新的解决方案。