新疆棉花的生产发展对新疆经济有着巨大影响,对全国的棉花市场稳定也有着重要地位。随着棉花种植面积的增加,对棉花生产全程机械化的要求越来越高,而棉花打顶机调控是实行棉花生产全程机械化的关键技术。以图像处理技术为基础的顶尖识别系统作为打顶机自动高度调节的一个重要部分,在打顶机的应用过程中起着重要的作用。本文以棉花打顶机作业为背景,研究了能够用于棉花打顶机的顶尖图像目标自动识别系统,以便为实现株顶高度自动识别的打顶机的研制提供理论准备与技术支持。本文介绍了国内外图像识别的研究现状、方法和发展方向,然后分综合运用了图像处理中的灰度处理、图像去噪、直方图统计、边缘检测、特征提取、图像二值化和分类器设计等技术对棉花图像进行分析、处理。提出了在图像预处理过程中,先用中值滤波器对图像进行去噪处理,然后用拉普拉斯锐化算子对图像进行锐化,以便于边缘检测与图像分割。收到了较好的效果。最后,对分割后的棉花顶尖图像,综合考虑了顶尖特征,提出了基于神经网络的棉花顶尖图像的自动识别方法,确定了BP神经网络识别器。对BP神经网络的系统参数进行了设计。同时,运用Visual C++开发工具实现了图像的预处理以及棉花顶尖图像识别各个阶段的相关算法,,开发了目标识别软件,并对该软件进行了初步测试和实验,得到了相对满意的结果,表明利用神经网络技术来实现棉花顶尖的识别是可行的,且识别成功率基本满足工作需要,验证了软件的正确性和有效性。为今后的进一步研究打下了基础。