我国作为人口大国,一直把农业生产放在重要位置。农业是第一产业,在国家经济体制中占据着重要一环。大米的口感受到多方影响,其中受到品种和产地等因素的影响非常大,且不同品种大米的差价较大,这给了不法分子机会,能够分辨出大米品种成了迫切的需求。加深了大米品种检测的重要性。加之计算机科学与技术的蓬勃发展,无论是计算机在硬件的突破还是软件上面的更新都给予了计算机更加强大的图像处理能力。计算机的数据处理能力急速提升,而目前农业产品的检测基于专业学家对农产品的基础形态观察,气味判断等等。目前对检测精度、速度、抗干扰等要求逐渐增加,所以本文目的是在不损害大米的前提下进行大米的品种鉴别。本文运用图像识别与机器学习相关技术对大米的品种分类鉴定,预先对品质进行检测分辨出碎米、黄米,分辨籼米、梗米的品种。1.建立大米图片采集系统,对光源和拍摄角度进行保障,确保能够获取清晰的米粒图像,得到具有完整特征信息的大米图像。将大米图像进行压缩便于计算机进行运算,通过图像滤波,对图像进行二值化,边缘提取等方式对图像进行预处理。2.研究讨论了获取粒周长、米粒长度与宽度、面积、米粒圆形度等特征的方法。对于碎米,黄米等问题米粒进行了判断,把对分类有影响的米粒剔出分析目标。3.基于米粒的边缘形状如周长,面积,长度与宽度,圆形度,灰度平均值等特征,结合机器学习中的有监督学习方法完成大米种类的鉴别。