人民日常生活、工作都离不开纸张,对纸张质量的要求也日益增高。纸张的质量是由各类纸浆纤维的形态参数和纯净度质量决定的。造纸厂自动化程度日益提高,产量的也飞速上升。鉴于人工检测纤维质量费时费力,效率低成本高,对纸浆纤维形态参数和性质的检测不应再停留在人工检测的水平上,研究探索一种快速精确的纸浆纤维形态参数检测方法具有一定的实际意义和研究价值。流道式纸浆纤维检测仪是针对流经专用流道的纸浆实现提取其纸浆纤维几何形态特征参数的检测仪器,要求仪器操作简单,检测结果准确。检测系统是由扁平流道、面阵相机、环形光源、管道、机箱、连接器等部件组成。本文结合流道式纸浆纤维形态参数检测的实际要求,对采集图像的过程和检测纤维的步骤做了详细的描述。纤维检测仪专门针对纤维图像处理分析,在获取到纸浆纤维形态参数之前,首先要做的是对纤维图像边缘准确分割。本文在对纤维图像分割算法的发展和研究现状做了详细研究的基础上,掌握了现已使用的算法,同时使用流道式检测仪采集了多种纸浆纤维图像,将它们进行分析对比,实验了纸浆纤维图像在亚像素级分割的方法,并证明此方法适用于流道式纸浆纤维成像分割和处理。论文首先对纤维图像进行不同图像滤波方法的实验对比,将经过均值滤波后纸浆纤维图像再经Roberts、Sobel、Prewitt、Canny、拉普拉斯、Shen、Deriche等边缘算子分别提取纸浆纤维像素级边缘,通过对清晰纤维、细小纤维、模糊纤维和交叉长纤维的边缘提取实验,选定Canny算子进行边缘提取处理。在此基础上实现像素级边缘点的链码定位,将每一个像素使用二次曲线拟合,计算拟合后的曲线的极值点,实现亚像素的边缘定位。为了检验定位效果,本文也实验了高斯曲面拟合的效果,并将结果图与曲线拟合相对比,由结果看出两种拟合效果相似,但曲线拟合计算量相对少,速度快,适宜选择曲线拟合得到纸浆纤维边缘图像。