织物的起毛起球性能评价是纺织品检验领域的重要内容。通常采用的方法是标准样照对照评级，主观性强，不能对织物的起球程度作精确定量的描述。利用图像处理技术进行纺织品起毛起球客观评级，可以克服传统方法的局限性，对推进纺织品性能测试数字化有重要意义。　　 本文研究了针织物起毛起球客观评级方法，主要包括毛球的分割和等级评定。在毛球分割的研究中，首先对针织物的标准样照图像进行了深入分析，通过采用基于相位一致性模型的边缘检测算法，降低了对图像质量的要求。在后续的分割部分中，提出了加权阈值分割方法，有效地实现了毛球与织物背景的分离。在等级评定的研究中，分析常用毛球特征参数与起球等级之间的关系，根据实际起球试样特点，修正特征参数指标为单位面积内毛球个数、单位面积内毛球面积、毛球面积标准差，最后选取BP神经网络对其进行等级评定。实验结果验证了整套方案的可行性。