甜玉米存在种子活力和田间出苗率低等问题,本研究以4个品种甜玉米种子为材料,在探究不同品种甜玉米种子活力差异的基础上,采用通过机器视觉技术识别提取的种子物理参数结合人工神经网络和二元逻辑回归数据分析方法建立种子生活力预测、筛选模型,同时运用液体比重法对不同品种甜玉米种子进行清选,并确定适宜的干燥方式。研究结果对为甜玉米种子生活力自动化检测及精细选别提供理论依据,对促进机器视觉技术及数据建模在甜玉米种子生活力检测方面具有积极意义。研究结果如下:(1)试验所用的4个甜玉米品种种子活力差异较明显,可分为高活力品种601和1618,发芽率分别为92.0%和93.3%,2个低活力品种867和金菲,发芽率分别为74%和71.3%。867和金菲的籽粒储藏物质转化率和籽粒油分含量比两个高活力品种的低、淀粉含量较高。逆境发芽试验结果表明,高活力品种601和1618在逆境中仍能保持较高活力,其中品种601耐老化能力为4个品种中最强,品种1618耐盐、耐旱和抗冷能力均最佳;而低活力品种867和金菲抵抗逆境的能力较弱,其中金菲最不能抵抗高盐环境,品种867耐干旱能力最差。(2)基于机器视觉技术提取的金菲甜玉米种子的a、b、Hues、Saturation、宽度和投影面积均与种子的活力指标(幼苗平均苗长、平均根长和平均鲜重)呈极显著或显著相关;其中按b≤20精选,发芽率可从71.3%提升至75.8%,获选率86.2%,平均苗长提高0.3cm,平均根长提高0.6cm;品种867甜玉米种子的Hues值与活力指标呈极显著相关,按Hues≤38进行单指标精选,发芽率可从76.0%提升至81.8%,获选率可达到73.7%,平均苗长提高0.36cm,平均根长提高0.81cm。(3)基于二元逻辑回归建立活力检测模型,以金菲种子的13个物理指标所建模型的整体预测正确率为70.3%,活种子识别率为90.2%,发芽率可提高至74.2%;品种867种子的13个物理指标所二元逻辑回归模型整体预测率为76.9%,其中活种子识别率为90.0%,发芽率达到81.8%;以4个主成分因子进行建模,模型效果不好。基于人工神经网络以金菲种子13个物理指标进行双隐藏层建模,模型整体预测正确率为74.2%,其中好种子识别率为93.8%,经模型预测后发芽率可提高至76.9%。以品种867的13个物理指标进行单隐藏层建模效果最佳,好种子识别率为98.5%,模型整体预测准确率为77.5%,经模型预测后发芽率可达到79.2%。人工神经网络建模效果优于二元逻辑回归模型。因此,以金菲种子的13个物理指标所建神经网络双隐藏层模型可鉴别93.8%的有生活力的金菲甜玉米种子,是快速检测金菲甜玉米种子生活力的有效方法。(4)单粒发芽试验结果发现,品种金菲单粒重和比重与种子活力指标呈极显著或显著负相关。在此基础上,从适宜比重液体的配制及液体分选后种子适宜干燥的方式两方面对甜玉米种子液体分选技术进行了研究。液体分选出的1.10<ρ≤1.25区间的种子发芽势、发芽率以及幼苗平均鲜重均显著高于CK和另外两部分种子,发芽势、发芽率分别提高10.0%和3.4%。使用HG-10烘干机43℃干燥金菲和品种867甜玉米种子时对种子活力影响较低。金菲种子43℃-0 r/min干燥后种子发芽率为72.7%,其发芽势、发芽率和简易活力指数与CK无显著差异;867甜玉米种子经HG-10烘干机43℃-5 r/min干燥后发芽势、发芽率相比CK有所提高,但无显著差异。与其它干燥方式相比,使用HG-10烘干机对种子进行干燥过程中,因其内部干燥筒匀速旋转使得种子堆受热更均匀,因此干燥对种子所受损伤少,具有一定优势。