题目：基于机器视觉的脱绒棉种裂纹检测系统研究与应用

带绒棉花种子表面仍留有一层结合牢固的短绒，需进行脱绒处理。但在脱绒过程中，会有部分种子因机械摩擦而使种皮破裂，产生裂纹。带有裂纹的种子，会影响胚的生长发育，使发芽率大幅度降低。因此，在播种前，需将表皮破裂的棉种进行剔除，以提高种子的整体质量，保证种植亩产率。早期，种子的分选均采用人工目测的方法，具有效率低下、标准不一致、易误判等严重不足，已经被淘汰。目前先进的种子色选设备多采用机器视觉技术，但成熟产品均为国外所有，国内尚无应用于棉种裂纹检测的产品。本课题是与无锡天地自动化设备厂合作，自主研发国产棉种视觉检测设备，具有一定的应用创新性。本文以机器视觉技术相关理论为基础，通过分析脱绒棉种的裂纹特征，结合用户需求，开发一套裂纹检测视觉系统。其中，图像处理和识别算法设计和应用是本文研究的重点。在合理的光学设备选型基础上，本文设计了多种常用的处理与识别算法，并根据测试结果进行对比论证，分析优劣，进行相应的改进，最终择优选取了改进的OTSU法(最大类间方差法)和BAG法(Block Adjacency Graph)进行处理和识别。其中BAG算法多用于光学字符识别领域，将此算法应用于棉种裂纹检测中具有一定的新意。为有效的进行核心算法的设计与实现，本文开发了一套算法测试系统平台。通过该平台，可以实现算法设计、显示处理识别结果、以及计算算法运行时间等。在完成核心算法设计后，本文为检测系统开发了一套可以进行实时监控的用户操作界面。并通过测试验证，系统可以实现高效、精确的检测判断，达到预期需求。在后续的开发中，需要与色选设备的控制系统进行接口，实现设备整体运行。并且在完成基于PC的核心算法调试研发后，为了实现产业化的开发的需求，本视觉检测系统需要向嵌入式系统移植，这也是系统未来开发的方向。