棉花地膜杂质在线分选：当高光谱遇上深度学习

新疆机采棉里混入的残留地膜是棉花加工业的老大难问题：地膜和棉纤维颜色几乎一样，普通 RGB 相机看不出来，人工分拣成本又极高。

思路：让相机看到"颜色之外"的差异

棉花和聚乙烯地膜在可见光下难以区分，但在短波近红外波段的光谱响应差异明显。我们用高光谱相机采集流水线上的棉流图像，再用深度学习模型逐像素判别杂质。

整套系统的技术路线：高光谱成像采集 → 深度学习杂质检测 → 高速气阀剔除。

在线分选效果

下面是分选设备的演示视频：

相关论文

• Ni, Chao, et al. "Online sorting of the film on cotton based on deep learning and hyperspectral imaging." IEEE Access 8 (2020): 93028–93038.（Google Scholar）
• 倪超等，"基于短波近红外高光谱和深度学习的籽棉地膜分选算法"，《农业机械学报》50.12 (2019).

这个项目（2019–2022）是我博士期间接触的第一个"从论文到产线"的完整闭环，也让我从此对光谱 + 视觉的组合深信不疑。