基于改进YOLOv11的籽棉异纤智能分选系统设计

来源：中国农机化学报杂志2025年第12期北京时间：

作者：倪超, 赖永政, 林义

单位：(1. 南京林业大学机械电子工程学院，南京市，210037； 2. 奎屯银力棉油机械有限公司，新疆奎屯，833200； 3. 新疆棉花加工机械工程技术研究中心，新疆奎屯，833200)

摘要：为提升棉花加工智能化水平和产品质量，设计一套基于改进YOLOv11的籽棉异纤智能分选系统。利用工业相机实时采集图像，使用工控机与实时控制板协同处理并驱动高速电磁阀剔除异纤。在异纤检测方法上，通过灰度直方图分析并结合阈值分割技术快速识别与籽棉颜色差异明显的异纤；针对部分地膜与籽棉在颜色上差异较小，且棉壳、棉秆容易与深色异纤混淆，导致阈值分割方法常出现将棉壳、棉秆误判为异纤并难以有效区分地膜与籽棉的问题，引入改进的YOLOv11模型对地膜、棉壳与棉秆进行识别。在YOLOv11骨干网络中引入BRA注意力机制以增强小目标检测能力，颈部结构采用BiFPN实现多尺度特征融合，并以DIoU损失函数替代原损失函数以提升收敛效率。试验结果显示，改进的YOLOv11模型检测精确率为94.2%，较原模型提升4.5%；同时，在实际生产环境下对系统进行多轮测试，结果显示，系统平均除杂率达到91.1%，验证系统在真实工况中的稳定性与应用价值。

关键词：籽棉异纤检测,智能分选系统,深度学习,注意力机制,多尺度特征融合

基金资助：新疆维吾尔自治区重大科技专项(2022A01009)