我国是玉米生产和销售的大国,同时我国也是人口数量最多的国家,提高玉米产量尤为重要。但是病害会影响玉米产量,检测玉米种子病害特别有意义。近年来,频繁地出现因为农作物霉变而导致作物大面积减产的案例,种子的病虫害关乎着农作物产量的多少。因此,开展玉米种子霉变检测技术的研究,对提高我国玉米种子的产量,提高我国种子企业在国际上的竞争力有着非常重要的作用。本文的研究对象是健康与霉变的玉米种子。研究光谱数据预处理的方法。利用高光谱成像技术采集玉米种子高光谱图像,对采集到的高光谱图像做黑白板校正。然后采用三种预处理方法对光谱数据预处理,分别是平滑处理、多元散射校正化、变量标准化。通过对三种预处理方法的比较,得出变量标准化是检测玉米种子霉变最好的光谱数据预处理方法。研究玉米种子高光谱图像特征提取的方法。完成光谱特征提取与纹理特征提取的比较。光谱特征提取采用3种方法分别是主成分分析法、流型距离法、连续投影法。主成分分析法提取的特征波长为608nm,流型距离法提取的特征波长为548nm、768nm,连续投影法提取的特征波长为490nm、572nm、735nm、845nm。通过对3种特征波长提取方法的比较,得出连续投影法是最好的光谱特征提取方法。纹理特征主要选择能量、熵、惯性矩、相关性。通过试验发现光谱特征结合纹理特征是最好的高光谱图像特征提取方法。研究玉米种子霉变建模识别的方法。完成线性判别回归、独立软模式法、支持向量机、BP神经网络4种建模方法的比较。通过不同识别模型对玉米种子霉变识别效果分析,得出纹理特征结合光谱特征的BP神经网络是最佳的识别模型。验证集健康样本、霉变样本的识别正确率分别为93.33%、100%。综上,本文得出变量标准化结合连续投影法结合光谱特征结合纹理特征结合BP神经网络是最佳的建模方法。本文可以当作高光谱检测玉米种子霉变的基础,对于未来高光谱成像技术检测玉米种子病害起到一定的作用。