向日葵是菊科向日葵属的一年生草本植物,被称作拥有重要经济价值的全球4大油料作物之一。精准农业是现代信息计数在农业生产中应用的产物,产量的获取是实施精准农业的关键。向日葵的产量在农地中存有空间变异性,产量是高是低也集中反应了农作物的成长与管理状况。海内外很多科研工作者给出了许多产量测定方式。近些年,伴随网络技术、生物技术等现代化技术的快速发展,机器视觉技术因为其非接触性、准确性、高效性、自动化等性能被普遍运用在农产业范畴领域。因此,本文提出采用图像处理的方法对向日葵产量进行监测。本课题以“SH361”杂交种做为研究对象,进行了以下方面的研究:(1)在研究各个硬件的性能参数的基础上,本文选择了 CCD摄像机、镜头、在线图像视频采集卡、环型的LED光源充当照明等硬件,并搭建了机器视觉系统的硬件平台模拟田间收获情况对向日葵葵盘图像执行采样收集。本系统的基本装置包含图像采样收集装置、试验操作区、CCD相机、镜头与计算机等构件。(2)制定两种图像处理方式。对图像的预处理包含灰度转变、图像降噪、二值化等方式。图像滤波降噪的环节是把多个图像滤波方式执行系统对比,确定最优方法。采用最大类间方差法对二值化图像进行分割,并运用数学形态学处理对图像进行“开”运算及采用基于面积阈值的方法有效的消除了噪声,获取了理想的目标区域。(3)选用八邻域算法对两种方案标记的最大连通区域进行面积信息计算。通过面积信息与人工计数得到的籽粒数量获取单个籽粒的面积信息,再由多组试验确定单个籽粒面积信息,接下来葵盘面积与单个籽粒的面积计算单个葵盘中的籽粒数量,最后以称取千粒重的方法获得单盘产量及总产量。本文经过对本系统的多次试验检测,获得了试验数据,同时剖析了误差形成的因素,从而归纳去除误差的方法。探究数据结果证实,该测产系统在一定水平上获得了良好的成效,但这类办法在测定无准确合理育种栽培的作物时会出现不稳定的现象。