目前我国棉花中混杂异性纤维问题突出，棉花中混杂的异性纤维比重虽小，但危害却很大。经过纺织机械打击分梳后，异性纤维纵向断裂、横向分开，数量成倍增加。
　　目前我国棉花中混杂异性纤维问题突出，棉花中混杂的异性纤维比重虽小，但危害却很大。经过纺织机械打击分梳后，异性纤维纵向断裂、横向分开，数量成倍增加。纺纱时，散落的异性纤维容易使棉纱断头，降低生产效率；织布时，出现大量布面疵点，影响布面质量；染色时，因着色率不同，影响外观。

　　在国内的棉花加工厂，为了清除异性纤维，除了在收购时把好管，进行人工挑拣外，还有专人在喂花前，在棉垛上挑拣异性纤维。这种人工的挑拣费时费力。利用机器视觉技术进行异纤分拣不但可以提高准确度，还可以大大提高工作效率，从而节省大量的成本。
　　机器视觉机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。机器视觉由于其快速准确的判断，非接触式的测量办法，收到广大自动化用户的广泛应用，目前已经在国民生活的各个领域取得了不俗的进展，维视图像是国内机器视觉硬件产品和检测系统的优质提供商，其自主研发的专门用于棉花异纤分析的检测系统，与国内主要的棉花生产检测厂商达成了广泛的合作，并受到用户的一致好评。以下我们将根据自己的项目经验，给大家介绍一下棉花分拣中的视觉应用。
利用机器视觉分拣出棉花中混杂的异性纤维（俗称“三丝”），指的是化学纤维，动物纤维和非棉性纤维，比如丙纶丝，塑料绳，各种色线，薄膜，头发丝，鸡毛，碎布以及被污染的棉花等。其主要过程如下：
棉花通过疏棉机后，风机带动棉花从棉花通道通过玻璃视窗，在玻璃视窗的两侧使用两个高速高分辨率彩色线扫描相机分别采集棉花的图像。图像数据传送至工控机，经图像处理软件处理后将处理结果给I/O单元，通过高频电磁阀将杂质吹入冗杂箱。
软件中利用异性纤维的色差和亮度信息与棉纤维的差值来判断是否为杂质。对每一个像素点的灰度值与设定阈值范围进行比较。
主要有两类异性纤维：
有色杂质，其RGB分量至少有一分量比棉纤维RGB中一分量低。
色彩鲜艳的强反光物质以及发生荧光效应的物质，其RGB分量至少有一分量比棉纤维RGB分量高。
由于相机的传感器中像素自身的不均匀性、镜头畸变和光源的不均匀性，所得到的图像两端与中间区域存在一定的灰度差值，可以对相机进行平场校正来减少这个差值，或者在图像处理的时候考虑到这个因素，在设定阈值的时候取非线性阈值。
另外，维视图像在与之相似的领域也有广泛的应用，其检测方法与之类似。与棉纤维相似的异性纤维的检测方法：
经过充分分析棉花中异性纤维的主要类型及其材料可知，异性纤维中与棉花颜色相近也是最难检测的杂质中90％以上是纸张和白色丙纶丝(俗称“编织带丝”)等物质，而这些白色物质有一共同的特征就是含有增白剂(双三嗪氨基二苯乙烯类型，香豆素类型等)，这些物质在紫外线的照射下激发出波长为400～500nm的明亮的荧光，而棉纤维在紫外线的照射下不变色。这种差别是区别棉花和与白色异性纤维的重要依据。紫外线的波长在l0～400nm之间，其中波长为200～400nm的紫外线的光化学效应最为显著。