虫害是导致粮食产后储藏损失的重要因素之一。在原粮存储过程中,及时准确地监测粮仓粮堆内早期害虫的发生情况,是对储粮虫害进行综合治理的主要依据。对粮仓粮堆内储粮害虫发生情况的早期监测,目前大多以扦样法和探管诱捕法为主,检测流程费时费力,信息化程度低。近年来,随着电子化监测手段的不断引入,电子探管将会逐渐成为粮仓粮堆内虫情监测的主要手段。本文基于探管式诱捕器和红外光电传感器设计并实现了一种新型电子探管设备及其分类识别算法,主要工作如下:1、设计并研制了一种基于红外光电传感器的探管式储粮害虫在线诱捕装置(Online Insect Trap Device based on Infrared Photoelectric Sensor,OITD-PI),包括OITD-PI的结构、电路和底层驱动软件。设计并研制了作为虫情信息在线监测与存储自动化的控制枢纽的数据传输装置,主要包括运行于数据传输装置上的控制管理软件和总线通讯与数据上传方案。一个数据传输装置与任意个OITD-PI构成储粮害虫在线监测设备。通过数据传输装置对进入OITDs-PI内的害虫对应的红外光电序列数据的索取、汇总、分类与上传,实现了对粮仓粮堆内害虫发生情况的监测。2、建立了 9种主要储粮害虫成虫的红外光电序列数据集。通过方差分析和数据可视化方法验证了其数据分布特性与害虫进入OITD-PI诱捕段的位置无关,从而确定了其数据分布的稳定性,可以充分利用整个红外光电序列来进行分类识别算法的研究。3、基于红外光电序列数据集,通过对储粮害虫穿过传感器光束范围内时的状态的深入分析,提出了红外光电序列恢复算法,解决了红外光电序列的失真问题,保证了特征提取的准确性。基于害虫的几何外观特征,提出了害虫的大小、不规则度和形状三种特征提取方式。对这三种特征建立了高斯核支持向量机模型,通过实验室的测试,对蛀蚀性和粉食性两大害虫类别的判别达到了加权平均分类准确率88.6%、召回率 88.4%和 F1 值 88.5%。4、研究并分析了 OITD-PI采样频率、传感器公差、元器件老化、环境变化等因素对设备监测识别效果的影响,并针对具体影响提出了标准件归一化和电压变化因子校准的解决方案。5、通过对粮库部署情况的模拟,完成了在实验室条件下的设备性能测试,测试结果表明该设备最大通信距离可达3800m,在不加中继器的情况下最高负载上限可达15个,满载情况下数据通信耗时为15秒,害虫计数准确率达99.7%。本文提出的探管式储粮害虫在线监测设备可实现对粮堆内害虫的数量和种类进行准确的监测,使得粮库管理人员可及时了解粮仓粮堆内害虫的发生情况,及早采取防控措施以减少因虫害而造成的粮食损失,确保粮食安全。本文的研究工作,对实现绿色储粮和我国粮食储藏智能化具有重要意义和应用前景。