在高炉冶炼中，优质的球团颗粒可以改善入炉精料的透气性，同时降低生产能耗，减少矿渣量。而决定球团颗粒质量的一项重要指标就是其粒度。传统筛分法检测球团粒度存在检测效率低，准确性差等缺点，为了克服这些缺点，本文将图像处理技术应用到球团粒度检测中，不仅避免了受检测人员主观因素的影响，而且提高了检测效率和准确度。本文针对采集的球团颗粒图像中噪声多、球团颗粒边缘不清晰等问题，采用双边滤波法，既有效去除图像中的噪声又很好地保留球团的边缘；并采用对比度受限自适应直方图均衡法提高图像中球团颗粒与背景的对比度，突出球团颗粒的边缘信息；针对图像中球团颗粒粘连问题，采用基于自适应标记的分水岭算法对球团图像进行分割，先利用形态学开闭重建操作创建并提取图像中球团颗粒的局部极大值进行前景标记，再通过分水岭变换有效分离出粘连的球团颗粒，避免了过分割现象，获得比较好的分割效果；针对特征提取后不完整球团粒度部分丢失问题，采用Hough变换方法对不完整球团进行边缘拟合，能够准确检测出不完整球团的粒度。通过与实际球团粒度对比分析，图像处理法检测球团粒度准确度高、检测速度快，并且能详尽直观的反映球团颗粒粒度的分布状况。