作为服装产品的重要组成部分,羽绒服装在中国的快速发展中呈现出鲜明的中国特色,而随着消费水平的提高,消费者对于羽绒制品质量的要求也越来越高,市场上,使用无异色纯白羽绒作为填充物已经成为众多羽绒生产企业提高产品质量的追求。而目前异色羽绒的分选只能依靠人工完成,分选质量和生产效率都不能从根本上得到保证,所以市场迫切需要一种自动化分选设备,快速的分选出异色羽绒以满足市场对于纯白绒的高需求,提高生产效率和产品质量。因此研发出异色绒自动检测识别的技术路线具有重要意义。本文主要做了以下工作:1、统计得到异色绒的面积和灰度信息范围,首先利用CMC扫描仪采集大量羽绒彩色图像,转化为灰度图像,并通过Otsu法和最大熵法图像分割效果的对比,确定利用分割效果较好的最大熵法进行图像分割,形态学处理等步骤初步分割出异色绒二值图像,然后对异色绒进行标记和区域截取,通过异色绒二值图像和异色绒区域彩色图像二者相乘提取到异色绒彩色图像;其次进行异色绒面积和灰度信息等特征值的提取,统计大量的大小不一的异色绒图像的特征分布信息,分析获得异色绒面积、R、G、B三通道灰度平均值等四个统计结果,作为检测参考指标。2、待检测羽绒的检测分析,首先进行r、g、b三通道灰度平均值等三个指标的范围分割,在待检测羽绒彩色图像的r、g、b三个通道上,利用统计出的相应的灰度范围作为阈值,进行图像分割,然后进行图像融合、形态学处理以及异色绒的标记和截取,最终异色绒初步被分割检测出来;其次进行异色绒面积范围的识别,小于面积统计参考指标的异色绒被归类为正常羽绒,对于此类小面积的异色绒在后续检测过程中被当作正常羽绒进行处理;反之,其它所有大于面积统计参考指标的异色绒,为最终检测出的异色绒,然后对检测出的异色绒进行中心位置的标记,最终异色绒被分选出。3、利用多目标组合统计特征值来检测异色绒结果的分析,通过对所有的异色绒检测结果的分析,宏观的分析异色绒检测的效果;对不同含量和不同厚度下异色绒的检测分析,即对于不同异色绒分布状态下的识别结果进行讨论;从漏检率和误检率分析异色绒检测效果,对大量的异色绒检测分析计算漏检数目和误检数目,从数据的统计结果更为准确的讨论检测效果;以及从形状特征进行了周长及长径比的特征范围空间统计,并论证对于异色绒检测效果的影响。试验结果表明,这一方法可以对多个异色绒的特征值进行统计提取,获得区分于正常羽绒不同的特征分布值,通过多目标组合的统计特征值来分离出异色绒和正常羽绒,有效地检测出异色绒,具有广泛的应用价值。