棉花纤维异性纤维识别方法研究与检测标准优化建议

1 异性纤维概述

1.1 异性纤维定义与来源

异性纤维指在棉花生产、加工过程中混入的非棉纤维物质及有色纤维，被棉花加工行业统称为“三丝”。其来源广泛，涵盖棉花全产业链。在采摘阶段，棉农使用化纤编织袋封装籽棉，化纤丝等易混入其中；晾晒储存时，地面晾晒易混入毛发、环境污染物；加工流通环节，设备清洁不彻底会导致二次污染。此外，在棉花运输过程中，若包装不当，也会使外界杂质混入。

1.2 异性纤维的危害

异性纤维对纺织产业造成多重影响。从产品质量角度看，它会使乌斯特条干均匀度下降，细纱工序断头率提升，自动络筒机效率降低。例如，山东、河南等地棉纺企业曾因异性纤维超标，导致吨纱回丝率增加2 - 4kg。在染色环节，异性纤维会导致染色布匹合格率下降，造成外贸订单损失。从企业经济效益方面，异性纤维的存在增加了生产成本，降低了生产效率，影响了企业的市场竞争力。

2 异性纤维识别方法研究

2.1 传统人工检测方法

传统的人工检测手段主要依赖人眼观察以及手工操作进行挑拣。在棉花加工环节，工作人员需凭借肉眼去辨别并挑拣出其中的异性纤维。不过，这种方法存在不少弊端。人眼的分辨能力极易受到光照条件的制约，当处于强光或者弱光环境时，其分辨率会显著降低；若棉花在传输运输过程中的速度较快，人眼也难以精准识别；并且，人眼对于色彩的分辨能力有限，针对与棉纤维颜色差异小于 5% 的异性纤维，很难做到有效识别。除此之外，长时间进行挑拣工作会使人眼产生疲劳，进而导致识别能力下滑，检测效率大打折扣。同时，人工检测的随机性较强，在取样检测过程中，所选取的样本代表性欠佳，这会对检测结果的准确性造成影响。

2.2 现代技术检测方法

2.2.1 光电检测技术

光电检测技术是借助光电二极管来识别原棉中的异纤。其原理是通过对比异性纤维与原棉的色差，这种色差会反映在光电管上的电流差异上，再经过信号的放大和处理来识别异纤。该方法原理较为简单，但存在明显的不足。光电管的寿命较短，稳定性欠佳，对于颜色与棉花相近的白色异纤，无法进行有效识别，对于细小的异纤，识别效果也不尽如人意，目前主要应用于早期的异纤拣出设备当中。

2.2.2 红外线检测技术

红外线检测技术对于微小的异纤有较好的识别效果，然而将其安装到设备中时，成本相对较高。而且，由于棉流的流速通常超过 10 米 / 秒，该技术难以满足实时性的要求，其产量一般低于 200 公斤 / 小时，无法满足纺织企业的生产需求。

2.2.3 超声波检测技术

超声波检测的原理是将超声波发射到原棉上，通过对比反射回来的超声波，依据物体表面的密度差异来识别异纤。异纤反射回来的信号比棉花强，利用这一特点，该方法能够识别白色异纤。但由于超声波属于声波，其传输速度较慢，当棉流速度过快时，无法满足实时性检测的要求。

2.2.4 紫外线检测技术

紫外线检测技术利用了大多数白色异纤在紫外灯的照射下会发出明亮荧光这一特性，能够高效地检测出大部分白色异纤。不过，该方法对于彩色异纤的识别效果较差。

2.2.5 计算机视觉检测技术

基于计算机视觉的棉花异性纤维检测识别算法，先通过线阵 CCD 摄像机采集现场原棉的图像，然后对图像进行分析。运用去噪平滑、图像分割等算法提取异性纤维的特征，最终确定异性纤维的数量。该算法首先对图像进行去噪平滑处理，采用双阈值比较法来平滑噪声，以此保证图像的质量。接着利用最大类间方差准则对图像信号进行分割，依据棉花与异性纤维的灰度差异来区分二者。仿真实验的结果表明，该算法具有较高的正确性和有效性。

2.3 创新识别方法探讨

2.3.1 多光谱成像和深度学习的协同应用

多光谱成像技术能采集棉花纤维于不同光谱波段的图像信息，借此更充分地呈现异性纤维与棉纤维的差异。搭配深度学习算法，像卷积神经网络（CNN），对多光谱图像开展训练与学习。借助大量标注的样本数据，使模型自主学习异性纤维特征，进而提升识别准确率与鲁棒性。此方法可突破单一光谱检测的局限，对各类异性纤维均有不错的识别成效。

2.3.2 多种传感器的融合技术

采用多种传感器融合的方式，如光电传感器、红外传感器、超声波传感器等。各传感器检测原理和优势不同，经数据融合算法对其检测结果综合分析，可提高异性纤维识别的准确度和可靠性。比如，光电传感器能检测异纤与棉纤维的色差，红外传感器可检测异纤的微小特性，超声波传感器可检测异纤的密度差别，融合三者数据能更全面地识别异性纤维。

3 异性纤维检测标准优化建议

3.1 改进抽样方式

运用分层随机抽样与系统抽样相结合的办法。依据棉花来源、批次、加工时段等因素分层，于每层内随机抽样，以此提升样本代表性。同时，结合系统抽样按一定间隔抽样，保障抽样均匀性。针对不同规模与批次大小的棉花，制定灵活抽样数量及方案，依实际情况调整，确保检测结果精准。

3.2 健全计量标准

除重量比指标外，引入数量比指标，即单位重量棉花里异性纤维的数量，能更全面体现异性纤维含量，尤其针对细小、轻质的。同时，提高称量设备精度要求，规定用 0.1mg 刻度天平称量，并规范称量操作，减少误差。

3.3 明确检测环境要求

在检测标准里清晰规定检测环境参数，涵盖光照强度、温度、湿度等。如规定光照强度范围，温度维持在 20-25°C ，湿度控制在 40%- 60% 等。检测单位要配备相应环境控制设备，保证检测环境达标，提升检测结果可比性与准确性。

3.4 强化标准宣传培训

加大对棉花生产、加工、检测等相关企业及人员的标准宣传培训力度。通过举办培训班、研讨会等，使其深入了解异性纤维检测标准重要性与具体要求，提高执行与操作水平。同时，建立标准实施监督机制，处罚违规行为，确保标准有效落实。

结束语

棉花纤维中异性纤维的识别和检测是保障棉花质量的关键环节。本文研究了传统和现代的异性纤维识别方法，分析了现有检测标准存在的问题，并提出了优化建议。通过结合多光谱成像与深度学习、融合传感器技术等创新识别方法，可以提高异性纤维识别的准确率和可靠性。优化抽样方法、完善计量指标、规范检测环境和加强标准宣传与培训等措施，可以完善异性纤维检测标准，提高检测结果的科学性和可比性。未来，应进一步加强相关技术的研究和标准的完善，促进棉花产业的健康发展。

参考文献：

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