种子是最基本的农业生产资料,种植优良的种子是丰收的关键.目前最广泛使用的种子识别方法是种子形态鉴定法,即利用种子的外表特征进行判别,该方法大众化、简便.但其测量方法比较落后,主要是利用一些简单的测量工具如卡尺、天平等进行手工测量和人们的主观判断,测量工作非常繁琐且准确性不能保证.因此,市场需要一种快速、准确的种子识别方法.本课题利用计算机视觉和专家系统的知识,采用实验的方法,对玉米种子品种识别和品质检测进行了深入的研究,建立了玉米种子品种识别和品质检测专家系统,可以实现种子品种识别和品质检测的自动化.本系统首先构造了数据采集系统.数据采集系统可以完成图像的采集与处理、种子外部特征参数的自动提取、计算和存储.根据种子图像的实际情况,进行了图像初级处理过程中的二值化和图像滤波过程,阈值选择正确,算法简单,加快了图像的处理速度,得到了清晰的种子图像.接着根据统计、模糊模式识别的知识建立了品种识别、品质检测模型,确立了正确的隶属函数和识别、检测原则.最后,建立了完整的品种识别和品质检测专家系统软件.在特征参数的选择、权重的确定和品质的评价中都用到了专家的知识,专家知识是本系统解决问题的有效方法.品种识别实验表明,系统总的正确率是88﹪,正确率较高,满足了设计要求,说明品种识别模型是可行的.品质检测实验证明,品质检测模型对加入杂质和其它类种子的反映是正确的.该专家系统能够快速、经济和准确的识别玉米种子并且对其进行品质检测,对于王米品种检测自动化的发展具有一定的理论意义和应用价值.