对棉花杂质检验的思考

棉花杂质检验是整个棉花检工作中的一个重要组成部分。通过杂质检验可确定棉花的含杂量 ,据以计算皮棉的标准重量或籽棉准重衣分率 ,便于农、工、商之间的计价与交接。另外 ,检验杂质的含量和分析杂质的种类 ,还有助于改进棉花初步加工的工艺措施 ,提高皮棉品质。棉纺织厂据此可以正确计算用棉量 ,采用相应的工艺措施 ,使成纱疵点减少 ,条干均匀 ,提高成品质量 ,降低成本 ,所以杂质检验具有相当重要的意义。美国棉花检验确定品级以色泽、夹杂物和轧工质量综合评定。其中夹杂物、轧工质量均是杂质的范畴。 HVI90 0系列仪中 935杂质仪也专门…     

棉花色泽与含杂量的关系

通过对三年仪器化检验数据进行统计分析,分析了反射率、黄度与杂质含量关系;棉花反射率、黄度与杂质面积及关系;棉花反射率、黄度与杂质面积、杂质粒数关系,最后得出棉花反射率、黄度与杂质含量、粒数、面积关系结论。     

浅谈如何正确估验棉花含杂量

杂质检验是整个棉花检验工作的一个重要组成部分。通过杂质检验，不仅能确定棉花中的含杂量，据以折算准重，便于计价和交接，而且还能 促进棉花生产，有助于改进棉花加工工艺，降低含杂量，提高棉花品质。目前，还没有适用于棉花收购的杂质检验仪器，现用的杂质分析机存在着笨重和速度、效率不高的缺点，在棉花收购中只杂质检验允许估验。实践证明，估验法是一种快速、简便、适应性强的感官检验方法。但是要做到对杂杂的估验准确无误，是有一定难度的。笔根据自己多年的实践经验，谈谈如何正确估验棉花含杂量的问题。     

Y101原棉杂质分析机与HVI935机的比较

杂质检验是整个棉花纤维检验中的一个重要组成部分,并且越来越引起了人们重视。目前棉花国家标准规定含杂:皮辊棉3％,锯齿棉2.5％,不足或超过标准时实行补扣;交接时以棉花杂质分析机检验结果为准。而在美国和很多其它国家中,含杂情况则以感官评定可见杂质或用美国思彬莱公司生产的HVI 900系列中935机检验结果为依据。由于两种仪器工作原理不同,对原棉含杂情况的测检结果亦有差异。Y101分析机是通过对原棉的分梳,借气流和机械的作用,使杂质与纤维分离后,分析纤维含杂情     

浅谈监管棉花含杂率公证检验模式变化对公检工作的影响

近年来,监管棉花含杂率公证检验结果越来越受到棉花承储企业、加工企业、检验机构的关注。2023年度,监管棉花含杂率公证检验模式调整,主要体现在调整检验场所、新增全自动检验仪器、调整检验规程等,该调整必将对监管棉花含杂率公证检验工作起到积极的促进作用。笔者结合监管棉花含杂率检验模式调整的缘由、调整方法和实验室含杂率检验注意事项等进行探讨,以期对进一步规范监管棉花含杂率检验程序、提高含杂率检验结果准确性提供一些借鉴。     

正确使用HVI1900确保检验数据真实可靠

HVI900系统对我国的棉花检验起到了很大的促进作用,它加快了科研育种单位对各材料的筛选以及新品种的选育工作。由于HVI900系统的测试指标多、效率高、速度快,深受棉检人员和育种工作者的青睐。该系统在较短的时间内可测试13项指标,如杂质等级、杂质面积、杂质粒数、2．5％跨长、长度整齐度、比较度、伸长率、马克隆、光及射率、黄度、颜色等级、气流纺或缕纱强力(SBr)等。     

基于微波谐振腔介电常数检测的棉花杂质分析系统设计

正目前国内外测量棉花含杂率原理主要分为两种:第一种是根据空气动力学原理,利用气流与高速机械部件的相互作用将杂质与棉纤维分离,然后称重得出含杂率。采用此原理的常见仪器有Y101、YG402等;另一种就是采用图像分析法,也是HVI大容量测试仪所采用的方法。该方法无需对棉样进行梳理,只需要用摄像头获取棉样表面的图像,再利用计算机软件进行图像分析,得到杂质数据。Y101是常见的杂质分析仪器,其主要优点是能够     

影响HVI抽检指标相符率的因素及改善措施

在棉花仪器化公证检验中,HVI对每份样品进行一次系统测试即可获得纤维平均长度、长度整齐度指数、断裂比强度、断裂伸长率、短纤维指数、马克隆值、反射率（Rd）、黄色深度（＋b）、色特征级、成熟度指数、杂质粒数、杂质面积百分率等10多项指标的测试结,     

如何提高棉花杂质检验结果的准确性

<正>杂质检验是棉花质量检验的主要组成部分。含杂率是棉花质量要求之一,通过含杂率和回潮率可以折算出皮棉的公定重量,它是棉花产业链各方交接结价的依据,也是国家储备棉入库结算重量的凭证,直接影响到交接双方的切身利益。准确地检验原棉中杂质的含量和分析杂质的种类,有助于棉花加工企业改进加工工艺,提高原     

基于图像处理的棉花表面杂质自动识别

针对棉花杂质检测中测量仪器成本高与不能实现杂质分类的问题,搭建了一种低成本的棉花表面杂质自动识别与检测系统。系统采用基于Canny的杂质图像处理算法,通过图像平滑滤波、梯度幅值和方向计算、非极大值抑制、高低阈值检测以及边缘连接,有效抑制了杂质图像虚边缘的产生,实现了棉花表面杂质的精准检测与识别。试验结果表明,以HVI检测结果为依据,该方法在含杂面积检测结果的标准偏差为0.021 2,含杂个数检测结果总体标准偏差为2.612 6,与HVI检测结果一致性较好;同时,在破籽类杂质的识别中,该方法与人工感官检验方法结果间总体标准偏差为1.019 8,识别结果整体离散性小,进一步验证了方法的有效性,也为棉花杂质的智能检测与分类识别提供了参考依据。