为了解决现今的目光检测法检测纱线黑板条干具有随意性,缺乏客观性,重复性差,只能做定性检测,不能做定量检测,而且测试结果不易保存等一系列问题,该课题将纱线的黑板条干检测客观化作为研究内容,利用计算机数字图像处理技术,结合先进的面向对象程序设计方法,克服目前目光检测的缺点,开发出一套能够客观评价纱线黑板条干的应用软件,以提高纱线质量检测的水平.通过对原始图像进行一系列的数学运算,例如图像分割处理、腐蚀、膨胀、平滑、锐化、中值滤波等等,课题研究并确定了将纱线与黑板背景分离的图像处理方法,最终得到一幅失真最小,目标信号和背景信号完全分离的图像.分析研究纱线的外观特征,实现了纱线的特征提取和识别,对传统目光检测方法评级时所使用指标:粗节数、细节数、棉结数、阴影面积、阴影深度、CV值等进行了量化定义、补缺,并实现了软件算法.传统目光检测方法中的指标不够全面,缺乏量化,许多特征均用形容词来表征,为了更好的反映纱线的黑板条干,该课题提出了7个反映纱线黑板条干特征的新指标:粗节平均长度、细节平均长度、粗节平均偏粗度、细节平均偏粗度、粗细差异、粗节总长、细节总长.提出并实现了纱线黑板评定等级的多档化,将传统目光检测法中的评定等级的每一级再细分为五级,这有利于纱线质量的进一步比较,无论是对纺纱企业进一步控制成纱质量,还是对织布企业作为购买纱线时的质量参考都很有价值.以所得到的指标值为参数,建立并实现了模糊最大优先相似比法对待测黑板进行综合评级,可精确至0.2级.建立了标准样照和试样的图像数据库和分析结果数据库,二者可随时进行比较,可提供高级的查询支持以及低级的图像存取,方便用户对实验结果的存取和查阅.由于随着扫描仪使用次数的增多,光源的逐渐衰减对扫描结果会产生影响,论文中还探讨了降低扫描仪光源衰减对系统测试结果影响的解决方法.