针对现有的巨菌草、甘蔗、芦竹等茎秆类作物茎种的制备装置在制种过程中,因无法识别巨菌草的芽节位置,导致其切割器破坏、损伤茎种芽节的突出问题。该缺陷导致茎种品质及存活率下降。为解决机械化制备巨菌草茎种时的防伤芽难题,本文设计了一款基于机器视觉的巨菌草防伤芽制种装置,主要研究工作如下:本文综述了机器视觉技术在在特征识别领域的国内外研究现状及趋势。研究了巨菌草茎秆物理切割特性及及巨菌草茎秆的芽节间距参数建模,并在此基础上提出了一种识别判定茎秆类作物芽节特征与位置的图像识别算法。该算法首先对原始图像进行图像增强、几何校正及改善画质等处理,再对图像做信息变换(颜色空间、灰度信息、空间信息)处理,最后对巨菌草的芽节特征轮廓进行精确提取,并以毫米级的精度定位芽节的位置。最后,设计搭建了基于机器视觉的巨菌草防伤芽制种装置的试验平台。该平台由机械结构(物料输送平台、机器视觉硬件及切割器)与控制系统(FPGA+MCU)组成,芽节识别算法嵌入式于控制系统中。本文为茎秆类作物智能化制种装备的研发,尤其是巨菌草种的防伤芽制备提供了基础性的理论支撑与实践积累,创新了茎种制备技术。