如今大多棉纺织企业是按照原棉的品级对原棉进行分类,而原棉品级是根据国家标准,运用手感、目测等方法综合确定的。在分级过程中,这种检验手段容易产生人为误差,因此会造成定级不准确,不能保证在配棉过程中合理地选用原棉,进而不能保证生产的连续性和纱线的质量。为了对原棉进行科学合理的分类,必须要得到精确的原棉指标值和采用科学合理的分类方法。采用Uster公司的HVI系统(棉纤维大容量测试仪)来检测原棉,能够全面精确、客观地检验出原棉的各项指标,排除了相关的人为因素。纱线质量不同所要求的原棉指标也不相同,因此各种原棉之间的纺纱性能的界限是模糊的,对于原棉进行分类就必然伴随着模糊性,因此采用模糊数学中的Fuzzy C均值聚类算法和灰色Fuzzy等价矩阵聚类算法对原棉进行分类。模糊聚类对原棉进行分类计算量很大,而且有些参数必须人为的确定,本文利用了C#开发了原棉聚类系统,该系统简便易于操作。最后,本文根据HVI检测出的长绒棉指标数据,采用模糊聚类方法对新疆某纺织厂中的原棉的库存进行分类,得出分类结果。该结果比按品级分类更能体现出原棉的纺纱性能,能够指导配棉,做到优棉优用,保证生产连续性和纺纱质量。