小麦秸秆表皮的完整性反映了其在预处理后的破坏程度,是衡量作用在其上预处理技术效率高低的重要指标,亦是影响其后续酶解产糖效率高低的关键因素。开发合适的预处理技术对小麦秸秆表皮进行破坏,对提高酶解产糖效率有重要研究意义,小麦秸秆表皮完整性的自动分类和酶解产糖量的快速、准确估计与预处理效率高低密切相关。小麦秸秆表皮硅质凸起结构反映了小麦秸秆的破碎程度,是建立秸秆预处理效率和酶解产糖效率之间定量关系的桥梁。本研究基于冷冻-融化理论,在小麦秸秆冷融预处理试验的基础上,开展了显微成像条件下小麦秸秆表皮完整性分类和表皮硅质凸起结构的检测任务,以期建立硅质凸起个数和酶解产糖效率之间的定量关系,主要研究内容及结论如下:（1）基于冻融预处理技术,提高了小麦秸秆的酶解产糖效率。针对现有小麦秸秆预处理技术成本高、效率低的问题,采用冷冻-融化这一过程的冻融预处理技术,通过对预浸吸水后的小麦秸秆在-20℃条件下冷冻,在室温下融化这一过程,实现了冰晶对小麦秸秆表皮的破坏。在使用超纯水进行冻融的基础上,进一步使用氨水对小麦秸秆进行预浸后冻融,通过化学试剂更加苛刻的处理作用,实现冻融预处理技术效率的又一提升。试验结果表明,本研究采用的超纯水、氨水冻融处理后的小麦秸秆酶解产糖效率均有提升,超纯水冻融处理后酶解产葡萄糖效率为35.33±0.57%,酶解产木糖效率为34.52±0.42%,对比未经处理的小麦秸秆,其酶解产糖效率分别增加了13.78%和23.47%。氨水冻融处理后,酶解产葡萄糖效率为46.18±0.55%,酶解产木糖效率为46.66±0.36%,分别是未经处理的小麦秸秆酶解效率的1.49倍和1.67倍,是经过超纯水冻融处理的小麦秸秆酶解效率的1.31倍和1.35倍。结果表明该预处理技术可以有效提高小麦秸秆的酶解产糖效率,具有寒冷地区广泛应用的可操作性。（2）构建了基于Ghost Net模型的小麦秸秆表皮完整性分类网络。小麦秸秆表皮完整性的判断大多借助各种电子显微镜设备、或者依赖化学试验等方法,其试验成本高、试验周期长且全程需要人工参与。针对人工参与产生的人为误差大和人力成本高等问题,本研究引入了深度学习技术,构建了基于Ghost Net模型的小麦秸秆表皮完整性分类网络,实现对显微图像中小麦秸秆表皮的完整性分类。通过对模型进行改进:使用迁移学习、采用随机通道丢弃策略和选用交叉熵损失作为损失函数,实现了显微图像中小麦秸秆表皮的完整性分类任务。试验结果表明,本研究网络模型分类准确率为97.30%,比Mix Nets、Shuffle Netv2、Res Net50、Alex Net和Ghost Net模型分别提高了7.10%、11.40%、4.60%、4.50%和1.40%,其权重大小为13.10 MB,训练时长为21.44/s·epoch-1,表明该算法具有较好的实时性和移植潜力。（3）提出了基于改进YOLOv5s模型的小麦秸秆显微图像硅质凸起结构检测方法。目前预处理效率定量测量多是需要进行一系列周期冗长的化学试验,其试验条件复杂,所需化学试剂较多,对试验人员资质要求较高。针对传统预处理效率定量测量方法存在的误差大、耗时耗力等问题,本研究将深度学习技术引入到预处理效率的定量测量中,通过修改输入端尺寸、删减Focus模块、添加逐点卷积模块、用倒残差模块代替残差模块、引入挤压与激发（Squeeze-and-Excitation,SE）注意力机制等对YOLOv5s模型进行了改进,实现了显微图像中小麦秸秆表皮硅质凸起结构的检测。试验结果表明,本研究模型P值和R值分别是97.61%和96.02%,m AP值和F1值分别是98.83%和96.81%,四项指标分别比YOLOv5s高出6.10%、4.94%、2.83%和5.51%。F1值分别比对比模型Retina Net、SSD、YOLOv4、YOLOv4tiny和YOLOv5s五种网络模型高出12.44%、14.37%、7.41%、19.62%和5.51%。同时,拟合出了硅质凸起个数和酶解产糖效率间的定量关系并实现了预处理后酶解产糖效率的估计,为预处理提供了定量判断方法。硅质凸起结构个数和酶解产糖效率之间量化关系的搭建,实现了酶解产糖效率的估计,为小麦秸秆预处理技术的智能化定量分析奠定了基础。（4）设计了小麦秸秆表皮自动分类和硅质凸起检测系统。利用Py Qt5进行GUI设计,结合本文所提的小麦秸秆表皮自动分类和硅质凸起检测系统,设计了小麦秸秆酶解产糖效率估计系统。通过酶解产糖试验数据进行验证,最终结果证明该系统可实现准确、智能化的小麦秸秆表皮完整性分类、硅质凸起结构智能化检测、酶解产糖效率估计和预处理技术效率定量判断等功能。