种子筛选对于种子质量和农业生产意义重大。比重式筛选机是基本筛选设备之一,能够滤除杂质,实现种子的比重分级。目前比重式种子筛选机筛选效果需要依靠专业人员人眼判断,参数设置依赖于经验,需要大量重复的实验,造成资源浪费,生产效率低,不适应小批量、多品种的种子加工需求。因此研究基于机器视觉的筛选效果检测及比重式种子筛选机参数调节方法,提高种子筛选机智能化水平,具有理论意义和实际应用价值。为了实现基于机器视觉的筛选效果检测,首先搭建了图像采集系统;研究了筛选后物料种子图像的预处理和分割方法,针对图像中存在的轻微重叠和粘粘问题,利用凹点检测结合形状特征进行了分割;对分割后的单粒种子,进行了几何特征、颜色特征和纹理特征提取;构建支持向量机分类器,对分类后的种子进行统计,计算相应的筛选衡量指标。为了研究比重筛选的机理,采用离散元素法对种群在筛体表面的运动过程和力学状态进行了模拟;建立了颗粒模型和筛床几何模型;进行了EDEM软件颗粒体力的二次开发,实现了筛选过程中的风力加载;分析了工作参数与筛选效果的影响规律;利用牛角椒种子、黄瓜种子,验证了基于机器视觉筛选效果检测算法;使用ZLX-150比重式种子筛选机对小麦种子进行了筛选实验,验证了仿真结果;最后,提出比重式种子筛选机工作参数的调节方法和最佳范围。本文中提出的基于机器视觉的比重式筛选筛选效果检测方法和参数调节方法,提高了种子筛选机智能化水平。