中國一直是大豆的主要產(chǎn)地之一。上世紀90年代以前，中國是大豆出口國，近年來隨著人民生活水平的提高和消費能力的增強，中國對植物油脂和動物飼料的需求快速增長，國內(nèi)大豆的需求也相應(yīng)迅速提高，進而導致大豆的進口不斷增多。海關(guān)公布的數(shù)據(jù)顯示，2013年我國大豆進口量為6340萬噸，同比增長10%，大豆進口量創(chuàng)歷史新高，中國已成為名副其實的全球頭號大豆購買國。

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利用機器視覺技術(shù)進行了大豆的外觀品質(zhì)檢測，利用近紅外分析技術(shù)進行了大豆脂肪酸含量的檢測。主要研究內(nèi)容如下： 

（1）對圖像基礎(chǔ)處理算法進行了研究，分析了適用于大豆外觀品質(zhì)檢測的圖像處理算法。 

（2）研究了靜態(tài)情況下的外觀品質(zhì)檢測系統(tǒng)，實現(xiàn)了大豆灰斑病的檢測。該系統(tǒng)在采集圖像時允許籽粒相連，降低了硬件加工成本，方便了用戶的使用。 

（3）對于大量粘連大豆籽粒圖像的分割問題，提出基于數(shù)學形態(tài)學的濾波算法和改進的分水嶺分割算法，使該問題得到了解決，為后續(xù)處理工作奠定了基礎(chǔ)。 (4)利用瑞典波通公司生產(chǎn)的8620型近紅外儀獲取了來自黑龍江省生產(chǎn)的25分大豆樣品的光譜數(shù)據(jù)。 

（5）利用常規(guī)的化學分析方法測得了所收集的25份大豆樣品的五種脂肪酸的含量。 

（6）對不同光譜預處理與數(shù)學處理對建立定標方程的影響做了初步探討后，以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為主要技術(shù)手段建立了大豆脂肪酸含量預測的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對粉末樣品建立定標模型，并用未參與定標的一組樣品作為檢驗集對模型進行檢驗。