水稻精量穴直播是一种先进的轻简化栽培技术，已日益被农民所接受。结合此技术研制的水稻精量穴直播机也在全国较大区域应用，水稻精量穴播排种器作为水稻精量穴直播机的核心部件，其排种性能对水稻精量穴直播机作业质量产生直接影响。在水稻精量穴播排种器结构设计及性能改进研究中，为检测其性能，目前主要依靠人工进行测量穴粒数、穴距和穴径等关键参数，存在测量不准确、测量误差大、费时费力等问题。为此，本课题设计了一种基于LabVIEW的水稻精量穴播排种器排种性能自动检测系统，以期实现对水稻精量穴播排种器的穴粒数、穴距和穴径的自动测量。其主要研究内容如下：　　（1）开展了水稻精量穴播排种器性能测试试验台最佳拍摄光结构研究。根据原实验室已有的排种试验台，设计了检测系统的拍摄光结构，通过对45°悬挂式光结构、90°平照光结构、180°背光照明式光结构三种光结构进行研究，发现采取180°背光照明式光结构，将光源放置于摄像机下方，摄像机距离输送带208mm时，摄像机接收到的光亮适中，对采集到的图片处理后，得到的图像效果最佳。　　（2）开展了种子图像处理程序设计。基于LabVIEW图形化编程软件，设计了一套实验室自动检测系统的图像处理程序，可对摄像机采集到的动态图像进行处理，提取出种子目标。本课题的图像处理程序通过基于颜色图像的RGB-HSI模型中提取H平面，进行阈值分割，再进行腐蚀处理，提取种子信息。试验结果表明，此方法能将种子从输送带的复杂背景中分离出来，达到种子识别的目的，识别准确度达到100％。　　（3）开展了种子分穴算法研究。图像处理后，识别出的种子进行像素水平投影，得到种子水平像素分布波形图，对波形图进行差值平滑处理得到种子穴的中心坐标和穴边界坐标，通过计算两穴的中心坐标之间的距离获得穴距，通过计算每穴的起始边界坐标的距离得到穴径。　　（4）开展了种子穴粒数的检测方法研究。在分穴的基础上，通过对每粒种子的横坐标X与对应每穴的边界坐标Xi的横坐标进行比较，统计种子在对应穴边界范围内的个数即得到种子粒数。　　（5）开展了识别破碎种子和杂质，识别重叠种子的方法研究。试验统计得出：1粒种子的面积范围在344Pixel-830Pixel之间，2粒种子重叠的面积范围在970Pixel-1600Pixel之间，3粒种子重叠的面积范围在1660Pixel-2470Pixel之间，4粒种子的面积范围在2521Pixel-3135Pixel之间，通过判断图像中目标种子像素和试验统计的种子像素面积的大小，进行破碎种子和杂质、重叠种子的识别。　　（6）开展了室内台架试验，对测试系统性能进行了测试。在摄像机高度为208mm，曝光时间设置为1/125s，排种器类型为机械式水稻精量穴播排种器，输送带转速为149r/min，排种器转速为30r/min的条件下，对检测系统进行试验，并和人工检测的试验数据进行对比，得到系统检测穴粒数的最大绝对误差为+3粒，平均绝对误差为0.450粒，最大相对误差为+50%，平均相对误差为9.062%，检测准确率为69%；系统检测穴径的最大绝对误差为+8.615mm，平均绝对误差为2.853mm，最大相对误差为-44.722%，平均相对误差为10.186%；系统检测穴距的最大绝对误差为-25.293mm，平均绝对误差为12.259mm，最大相对误差为-18.288%，平均相对误差为10.292%。