传统千粒重测定为人工数粒，不但费工费时而且误差大，严重限制了千粒重的应用范围。针对千粒重的自动检测问题，本文将机器视觉技术应用于玉米籽粒的快速计数，并开发了一种基于机器视觉的玉米千粒重快速检测仪。本文的主要研究工作如下：1、开发了一种基于机器视觉的玉米千粒重快速检测仪，并制造了一台实验样机。千粒重仪包括自动给料机构、输送机构、称重机构和图像采集系统四部分。给料机构基于排种器原理设计，结构简单，控制方便，对玉米的机械损伤小。选择USB接口数码摄像头作为图像采集设备，无需图像采集卡，使用方便，大大降低了仪器的开发成本。将输送带引入到千粒重仪的设计中作为整个系统的输送机构和图像采集平台，选择亚光输送带作为图像采集背景降低了背景反光对图像处理产生的影响。2、以STC89C51RC为核心，开发了一套包括电源、步进电机控制模块，两相交流电机控制模块、信号调理转换模块和串口通讯模块的硬件电路。HX711芯片使用简单，价格低廉；以HX711作为信号调理转换平台搭建的称重系统误差范围小于±0.6g。3、研究了玉米籽粒图像的预处理和二值化。通过提取图像的彩色分量获得灰度图像，对比了H、S、I、R、G、B六个彩色分量，R分量中玉米与背景的对比度最高，而且籽粒边界清晰，籽粒区域灰度均匀。使用动态阈值法二值化灰度图像，较好的解决了光照不均匀图像的二值化问题；其中子图像大小为200×200，子图像阈值选择方法为最大类间方差法。4、针对图像处理中接触籽粒的分割问题，提出了基于逐步改变阈值的分水岭变换方法。首先，对二值图像进行欧氏距离变换，合并图像中灰度值大于初始阈值的区域，并通过分水岭算法初步分割图像。为避免单粒玉米被过度分割，提取图像中单个种子区域存入结果图像。然后，判断去除单粒玉米后的图像是否为空；如果不为空，增大分割阈值并重复上述操作。最后，统计目标图像中的玉米个数。该算法稳定、准确率高；使用该算法分割后对图像中的玉米籽粒计数，计数误差范围小于±0.5%。5、根据玉米面积大小的分布规律，设计一种面积法对玉米自动计数。针对面积法计数误差大的问题，提出了一种凹区域计数法。6、在LabVIEW软件平台上开发了系统上位机工作软件。将串行中断技术和状态机程序结构应用于软件设计中，较好的解决了千粒重仪上位机软件执行实时性差，响应慢等问题，并大大降低了千粒重的测定周期。7、在完成了系统软件设计、硬件设计、控制电路调试的基础上，分别在排粮轮转速27rpm和48rpm下对实验样机的工作性能进行了测试。千粒重测定误差范围小于±1.5%，检测速度高于15粒·s^-1，均达到了设计要求。