目前我國棉花中混雜異性纖維問題突出，棉花中混雜的異性纖維比重雖小，但危害卻很大。經過紡織機械打擊分梳后，異性纖維縱向斷裂、橫向分開，數量成倍增加。紡紗時，散落的異性纖維容易使棉紗斷頭，降低生產效率；織布時，出現大量布面疵點，影響布面質量；染色時，因著色率不同，影響外觀。

在國內的棉花加工廠，為了清除異性纖維，除了在收購時把好管，進行人工挑揀外，還有專人在喂花前，在棉垛上挑揀異性纖維。這種人工的挑揀費時費力。利用機器視覺技術進行異纖分揀不但可以提高準確度，還可以大大提高工作效率，從而節省大量的成本。

機器視覺機器視覺就是用機器代替人眼來做測量和判斷。機器視覺系統是指通過機器視覺產品（即圖像攝取裝置，分CMOS和CCD兩種）將被攝取目標轉換成圖像信號，傳送給專用的圖像處理系統，根據像素分布和亮度、顏色等信息，轉變成數字化信號；圖像系統對這些信號進行各種運算來抽取目標的特征，進而根據判別的結果來控制現場的設備動作。機器視覺由于其快速準確的判斷，非接觸式的測量辦法，收到廣大自動化用戶的廣泛應用，目前已經在國民生活的各個領域取得了不俗的進展，維視圖像是國內機器視覺硬件產品和檢測系統的優質提供商，其自主研發的專門用于棉花異纖分析的檢測系統，與國內主要的棉花生產檢測廠商達成了廣泛的合作，并受到用戶的一致好評。以下我們將根據自己的項目經驗，給大家介紹一下棉花分揀中的視覺應用。

利用機器視覺分揀出棉花中混雜的異性纖維（俗稱“三絲”），指的是化學纖維，動物纖維和非棉性纖維，比如丙綸絲，塑料繩，各種色線，薄膜，頭發絲，雞毛，碎布以及被污染的棉花等。其主要過程如下：

棉花通過疏棉機后，風機帶動棉花從棉花通道通過玻璃視窗，在玻璃視窗的兩側使用兩個高速高分辨率彩色線掃描相機分別采集棉花的圖像。圖像數據傳送至工控機，經圖像處理軟件處理后將處理結果給I/O單元，通過高頻電磁閥將雜質吹入冗雜箱。

軟件中利用異性纖維的色差和亮度信息與棉纖維的差值來判斷是否為雜質。對每一個像素點的灰度值與設定閾值范圍進行比較。

主要有兩類異性纖維：

有色雜質，其RGB分量至少有一分量比棉纖維RGB中一分量低。

色彩鮮艷的強反光物質以及發生熒光效應的物質，其RGB分量至少有一分量比棉纖維RGB分量高。

由于相機的傳感器中像素自身的不均勻性、鏡頭畸變和光源的不均勻性，所得到的圖像兩端與中間區域存在一定的灰度差值，可以對相機進行平場校正來減少這個差值，或者在圖像處理的時候考慮到這個因素，在設定閾值的時候取非線性閾值。

另外，維視圖像在與之相似的領域也有廣泛的應用，其檢測方法與之類似。與棉纖維相似的異性纖維的檢測方法：

經過充分分析棉花中異性纖維的主要類型及其材料可知，異性纖維中與棉花顏色相近也是最難檢測的雜質中90％以上是紙張和白色丙綸絲(俗稱“編織帶絲”)等物質，而這些白色物質有一共同的特征就是含有增白劑(雙三嗪氨基二苯乙烯類型，香豆素類型等)，這些物質在紫外線的照射下激發出波長為400～500nm的明亮的熒光，而棉纖維在紫外線的照射下不變色。這種差別是區別棉花和與白色異性纖維的重要依據。紫外線的波長在l0～400nm之間，其中波長為200～400nm的紫外線的光化學效應最為顯著。