冯育龙， 许 涛

(西安工程大学 机电工程学院， 陕西 西安 710048)

近年来，随着我国经济结构的调整，棉花种植面积从2014年的418.0万公顷下降到2021年的302.8万公顷；与此同时，棉花采摘的机械化水平从70.74%逐年递增至81.18%。相对人工采摘而言，机械化采摘速度快，但同时也导致采摘的棉花中含有大量异性纤维[1]。这些外来纤维在纺纱过程中难以去除，严重影响纱线品质。因此，在纺制棉纤维之前，必须去除棉花中的异性纤维[2]。目前，基于机器视觉的检测系统已广泛应用于识别棉花中的异性纤维[3-5]。

棉花异纤清除机就是用来清除棉花中异性纤维的自动化设备。棉花异纤清除机通过视觉系统检测到异性纤维，随即给打击执行部件发出打击指令，实现高速气流截断控制。但是由于棉流速度的不确定性，异纤清除效率难以提高[6]。

基于机器视觉的速度测量是利用目标跟踪技术，通过匹配目标的位置、大小、形状和颜色，建立运动目标和前景目标之间的对应关系。根据匹配原理不同，可分为基于灰度的模板匹配算法以及基于特征的匹配算法。Jin等[7]通过图像相关性比较，计算相关系数，找到估计速度的最大可能距离；Mosorov等[8]基于获得的一系列层析图像，利用互相关技术测量了粒子速度，并考虑了传感器体积内存在的流型。Yajun等[9]提出了一种基于双CCD相机的棉花速度接触式测量方法，采用互相关法获得了棉花流动的分区速度;实验结果表明，该方法可以有效地弥补超声波传感器方法的不足。……