金秋时节，正是棉花收获的季节，一片又一片白云般的棉田宛如一个个雪白的梦，为农民铺出一条条通向致富之门的道路。但是，“丰产”还得“丰收”，对农民来说，收棉花却是一件“苦差事”。

    如果请一个机器人帮忙收棉花呢？这不是在科幻片中出现的镜头。

     近日，我校工学院姬长英教授团队成功破解了采摘机器人对于棉花品级视觉识别的关键技术——田间籽棉成熟度、品级识别，可根据我国籽棉品级标准（籽棉的大小、白度、黄度和杂质含量等特性），迅速、准确地判断出籽棉的品级，有望从源头上严把棉花采摘、收购关，解决我国棉花的采摘质量问题。
    作为中国最大的产棉区，新疆的棉花一直靠人工来收获。每年秋季，有近百万名拾花工进入新疆千万亩棉田，收获着自己的丰收希望。

    课题组的王玲副教授介绍说：“人工采棉耗费的成本相当大。与其他国家相比，我国的棉花种植地域辽阔，生产规模多元化，棉花品种多、收获期长，虫害多，地膜碎片多，而棉花采摘属于劳动密集型作业，既耗时，又费力，所投入的劳动力约占整个生产过程的50%。例如，在新疆建设兵团，种植700万亩棉花，每年付出拾花采摘费近4亿元，还要承担社会治安、食宿、医疗、交通等诸多压力和经济成本。”

    而且，机械采棉的效果也并不能尽如人意。王玲说，“目前的机械采摘虽然效率能提高不少，但是容易造成优劣并收的尴尬。采棉机作业时，通常不分种植早晚，催熟后一次性采收，早期成熟的高品级棉花会因为延误了采摘时机，造成挂絮降级，有时还需要按照采棉机的要求，在收获前对棉株进行化学调控，这难免会降低棉花品质，造成叶屑、地膜碎片等杂质多，降低采棉质量。”
    我国人工采棉和机械采棉的方法一直存在各种缺陷，在采摘、收购中识别棉花的好坏也往往以主观感官检验为主，仪器测试为辅。为了提高棉花采摘质量，特别是解决机械化采摘方式下的采棉质量问题，2005年起，课题组便开始了“基于图像特征选择识别田间籽棉成熟度、品级”的研究，并在此期间成功申报了国家“863”计划项目。

    据课题组介绍，这种新研制的配有视觉识别技术的棉花采摘机器人能够模拟人工实时采摘籽棉并分级，能够适应棉花品种的多样性，降低生产成本，使采收的高、中、低档棉花分仓归类。此项技术的突破，也将使我国的棉花质量检测由收获后检测转变为收获前检测。请机器人帮忙，在采摘前就能知道，哪片地里的棉花质量好，哪片地里的棉花质量差，从而避免重复或无谓劳动，实现采棉作业的精细化。

    据介绍，制造摘棉花机器人的关键是视觉系统技术的突破。研究人员先使用CCD数码相机采集早、中、晚三期“苏棉12”1~7级籽棉的正面图像共计350幅，然后通过技术处理，把籽棉图像从复杂的背景中分离出来，利用反映籽棉白度、黄度和杂质含量的14个纹理特征以及反映棉瓣大小、结构的16个形状特征，对籽棉进行成熟度判别和品级分级识别，识别率可分别达到85.3%和88.4%。

    机器人在实际采摘时，可运用双目视觉摄**和图像采集卡采集棉花图像，并进行图像处理，定位棉花坐标位置。靠近植株后，机器人通过机械臂关节的转动完成采摘。而在棉花种植时，只需让棉花植株的种植间距满足机器人的宽度，在棉田留予一定的条宽来满足采摘机械手的工作幅宽即可，由于机器人的“手臂”可以升降自如，因此，对棉花的生长高度也没有特殊要求。
    此项技术已经实现关键性突破，课题组将在姬长英教授的带领下，将棉花品级、成熟度识别程序移植到机器人的视觉系统，完成实验室整合试验，并在新疆建设兵团开展进一步的田间试验。田间试验一旦取得成功，课题组将向国内主要产棉区推广应用此技术，并针对不同地域的棉花品种建立判别棉花品级、成熟度的数学模型，因地制宜地设计相应的应用程序并移植到机器人的视觉系统中。

    目前我国还没有完全符合国情的棉花定级仪器，为此，棉花采摘机器人视觉系统中籽棉成熟度和品级表征研究的深入开展，也将有利于符合国情的棉花定级仪器早日问世，填补空白。