Debido al uso generalizado de películas de acolchado en la siembra de algodón en China, la película de acolchado residual mezclada con algodón recogido por máquina representa un peligro significativo para el procesamiento del algodón. La detección de película de acolchado residual en algodón en rama se ha vuelto particularmente desafiante debido a la naturaleza semitransparente de la película. Este estudio construyó un sistema de imágenes que combina una cámara de matriz de área y una cámara de línea. Se propuso un esquema de detección que utilizaba características de ambos tipos de imágenes. Para simular la detección en línea, se colocaron muestras en una cinta transportadora que se movía a 0,2 m/s, con láseres de línea con una longitud de onda de 650 nm como fuentes de luz. Para las imágenes de matriz de área, se realizó una extracción de características para establecer un modelo de análisis discriminante de mínimos cuadrados parciales (PLS-DA). Para las imágenes de línea, se utilizó un análisis de características de textura para construir un modelo de clasificación de máquina de vectores de soporte (SVM). Posteriormente, las características de imagen de ambas cámaras se fusionaron para construir un modelo SVM. Los resultados experimentales indicaron que los métodos de detección basados en imágenes de matriz de área y de línea tenían precisión del 75% y 79%, respectivamente, mientras que el método de fusión de características logró una precisión del 83%. Este estudio demostró que el método propuesto podría mejorar efectivamente la precisión de la detección de película de acolchado residual en algodón en rama, proporcionando una base para reducir el contenido de película de acolchado residual durante el procesamiento.