在纺织行业竞争日益激烈的今天产品质量及产品成本决定了企业的生存能力，在实际棉纺应用过程中机器视觉系统可以完成普通人工4-6人的工作量。普通人工分拣棉花，每吨棉花需增加成本500元左右，按照一天三班倒的工作制来计算，一台异纤分拣机可以净省人工12-18人，依照目前人工成本计算一年净省人工成本为25万元左右，同时带来产品质量提高的附加值。所以综合计算一台异纤分拣机短时间即可完全回收成本。
生产自动化的改造，清梳联流水线变成快速、实时、准确、高效的流水线。在纺织流水线上，所有棉花都要经过各种工艺开松除杂处理。现在采用机器视觉的自动识别技术完成以前由人工来完成的工作。在大批量的实际生产检测中，用人工检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。
一般机器视觉检测（自动识别）先利用高清晰度、高速摄像镜头拍摄标准图像，在此基础上设定一定标准；然后拍摄被检测的图像，再将两者进行对比。但是在棉花检测工程中要复杂一些：
1． 图像的内容不是单一的图像，每块被测区域存在的杂质的数量、大小、颜色、位置不一定一致。
2． 杂质的形状难以事先确定。
3． 由于棉花快速运动对光线产生反射，图像中可能会存在大量的噪声。
4． 在流水线上，对棉花进行检测，有实时性的要求。
由于上述原因，图像识别处理时不能照本宣科，应采取相对应的算法，考虑到各种实际工作棉花品种和状态，提取杂质的特征，进行模式识别，实现智能分析。