我国是世界产棉大国,2017年我国棉花产量达549万吨,其中新疆棉花产量占74.4%。随着农业现代化不断发展,棉花自动化种植和机械采棉成为主要发展趋势,就机采棉相对人工采棉而言,机采棉产出率明显提高,但棉花含杂率较高。针对我国机采棉含杂率大以及杂质检测工序方面不完善,对机采棉中棉花混合的外来杂质进行图像处理、实时检测含杂率对棉花除杂操作具有重要研究意义。棉花杂质图像杂质检测分析技术主要基于机器视觉,根据摄像头获得的不同样板背景颜色棉花含杂图像;根据HSV颜色空间分析棉花与杂质的不同特征进行阈值分割,提取杂质特征和BP神经网络训练;计算含杂率,并对杂质检测系统进行对比分析;并使用MATLAB软件编写棉花杂质检测分析系统程序设计,最后根据棉花含杂率控制电机的转速,便于后续棉花杂质清理工序有序进行。(1)机器视觉实验平台搭建是本文研究重点之一,其中电机驱动模块和摄像头模块是实验平台搭建的两个重要部件,下位机STM32与MATLAB软件之间使用RS-232串口标准执行数据发送和接收,通过下位机STM32开发板连接步进电机驱动器和摄像头模块,控制电机转动和棉花图像采集和传输,在上位机中实时显示并保存棉花图像,便于下一步棉花杂质图像处理。(2)针对棉花的杂质特征,选取不反射光线的背景板,并使用机器视觉模块进行拍照取得实验样本。对比HSV颜色空间三通道直方图以及杂质颜色的判断分析,确定选取黄色背景板最佳。对样本图像进行图像增强(椒盐噪声和中值滤波)处理,根据HSV颜色空间S分量直方图,分析棉花和杂质背景区别,先判定样本背景颜色阈值,进行阈值分割,得到棉花含杂图像的连通区域,提取杂质特征和BP神经网络训练,最后计算含杂率。(4)对机器视觉实验平台进行程序设计以及编写CⅡAS棉花杂质图像检测分析系统软件,实现提取棉花杂质图像的杂质特征、计算含杂率并进行棉花杂质检测对比分析实验以及控制电机转速的功能。实验结果表明:通过RGB颜色空间确定选取黄色背景板最佳,根据HSV颜色空间的S分量饱和度很好的区分棉花与背景不同颜色特征,有利于提取杂质轮廓特征,HSV阈值分割含杂率平均误差为3.39%,BP神经网络识别含杂率平均误差为2.60%。图像处理得到的含杂率应用效率高,准确度高达97.4%,CⅡAS棉花杂质图像检测分析系统软件基本完成杂质检测分析的任务要求。