今年我国棉花种植的质量如何？采摘的棉包是否具有统一性？未来，我们在棉花收成前就可以快速检测其质量。近期，南京农业大学工学院副教授王玲的团队成功攻克了采摘机器人对棉花品级视觉识别的核心技术——田间籽棉品级识别。一旦投入使用，采摘机器人便能依据我国籽棉品级文字标准，根据籽棉的规格、白度、黄度和杂质等特性，迅速、准确地判断出籽棉的品级，有望彻底解决我国棉花采摘质量问题。

     as全球最大的产棉国，我国拥有广阔的棉花种植区域，棉花种类繁多、收割周期长、虫害频繁、地膜碎片多。因此，即使采用目前国际广泛运用的机械采摘技术，依然可能混入优劣不同的棉花。而传统的手工采棉方式，由于劳动强度大、成本高，再加上部分农民质量意识不足，导致采摘的棉包统一性不佳，无法作为价格指南。长期实践证实，机械采摘仍是我国采棉业发展方向，但如何确保采摘机器人正确判定棉花品级及保障质量，则是最大的瓶颈。

     王玲副教授表示：“长期以来，我国在棉花采摘和收购过程中主要依赖感官检验和仪器测评。为应对棉花机械式采摘的质量问题，我们开展了这项‘基于图像特征选择识别田间籽棉品级’的研究。自2005年起，我们展开了国家‘863’计划项目，主要利用CCD数码相机采集‘苏棉12’1~7级籽棉正面图像达350张。首先，用颜色阈值法分离        籽棉，并利用同心圆切割；随后，研究人员提取了反映籽棉白度、黄度和杂质的14个纹理特性及反映棉瓣大小、结构的16个形状特性；最后，研究团队以类可分性准则为过滤器，结合启发式搜索获取有效特征。研究成果显示，籽棉图像分割算法快速且准确；30个纹理、形状特征足以区分籽棉品级；混合过滤器/封装器和浮动搜索的特征选择算法效果良好，有效特征为3个白色、黄色纹理特性和4个形状结构特征，识别率达88.4%。

     作为该技术的应用载体，王玲副教授指出，采摘机器人不仅具备人工实时采摘能力及分级能力，适应棉花品种多样性，降低生产成本，提高棉花等级相符率，减少异型纤维问题、掺杂使假事件以及棉包统一性不佳现象，从而使棉花品质结构更为合理。此项技术的突破还将使我国的棉花质量检查由收成后检测转变为收获前检测。通过采摘机器人，我们在采摘前就可以了解到哪个地区的棉花质量优劣，避免重复、无谓的劳动，实现采棉作业的精细化。