一、前言

当今世界是一个科技如雨后春笋般涌现的社会。科技是绝对的第一生产力，随着光电技术、图像识别技术、计算机及数字视频技术的发展及日益完善，纺织科技已突破传统机械及简单电气传动控制领域走向高度集成的小型化、数字化、智能化的道路。由于数字信号具有处理效率高、抗干扰能力强、控制准确，是传统机电信号无法比拟的特点，因此，各种数字视频技术得到了迅速的发展，传统的异纤分拣系统已经逐步转向以图像处理为核心的现代模式。

二、异纤分拣机优势

在纺织行业竞争日益激烈的今天产品质量及产品成本决定了企业的生存能力，在实际棉纺应用过程中机器视觉系统可以完成普通人工4-6人的工作量。普通人工分捡棉花，每吨棉花需增加成本500元左右，按照一天三班倒的工作制来计算，一台异纤分拣机可以净省人工12-18人，依据目前人工成本计算一年净省人工成本为25万元左右，同时带来产品质量提高的附加值。所以综合计算一台异纤分拣机短时间即可完全回收成本。

在纺纱的生产过程中，像棉花杂质检测这种有高度重复性和智能性的工作不能仅仅依靠人工检测来完成，对棉花质量的检测室重复性劳动，工人容易疲劳导致出错并且效率低。在现代化清梳联流水线中常常可看到很多的检测工人来执行这道工序，给企业增加巨大的人工成本和管理成本的同时，却仍不能保证“三丝”合格率。

生产自动化的改造，清梳联流水线变成快速、实时、准确、高校的流水线。在纺织流水线上，所有棉花都要经过各种工艺开松除杂处理。现在采用机器视觉的自动识别技术完成以前由人工来完成的工作。在大批量的实际生产检测中，用人工检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。

三、异纤分拣机和传统分拣方式的区别

传统分拣方法主要以人工分拣为主，近十年来出现一些智能检测手段的各种尝试，宝货超声波检测、光电检测、黑白CCD检测和彩色CCD检测。经过纺织企业实践检验单一的检测手段无法完全解决棉花中种类丰富的杂质，所以我们提出将超声波检测、彩色CCD检测与黑白CCD检测嫁接在一起的综合检测机构。各种检测手段使用效果对比情况如表1所示。

                                                                表1 各种检测方法的检出效果对比

一般机器视觉检测（自动识别）先利用高清晰度、高速摄像镜头拍摄标准图像，在此基础上设定一定标准；然后拍摄被检测的图像，再将两者进行对比，但是在棉花检测工程中要复杂一些：

1、图像的内容不是单一的图像，每块被测区域存在的杂质的数量、大小、颜色、位置不一定一致。

2、杂质的形状难以事先确定。

3、由于棉花快速运动对光线产生反映，图像中可能会存在大量的噪声。

4、在流水线上，对敏华进行检测，有实时性的要求。

由于上述原因，图像识别处理时不能照本宣科，应采取相应算法，考虑到各种实际工作棉花品种和状态，提取杂质的特征，进行模式识别，实现智能分析。