从设施农业自动化的角度出发,针对钵苗在移栽过程中,需要对其品质进行人工分选的现状。以穴盘钵苗为研究对象,钵苗的移栽适合度和苗叶调向角度为研究目标,研究了基于机器视觉的钵苗移栽适合度信息获取方法和钵苗苗叶调向方法,设计了一种钵苗自动分选移栽机软硬件系统,并对其关键结构部件进行了优化设计。本论文的主要研究内容和研究成果如下：(1)研究了基于图像颜色空间的钵苗图像分割方法。通过增加单色背景板和顶升钵苗的方式获取视频图像,分别对四种颜色空间的钵苗试验样本在不同光照条件下的图像分割稳定性进行研究。将钵苗HSI颜色空间中S分量提取与最大类间方差阈值分割算法相结合的方法用于钵苗视频图像分割,减少了图像处理的难度,提高了钵苗图像分割的效率和鲁棒性,可满足钵苗图像茎叶提取对算法实时性和稳定性的要求。(2)研究了移栽钵苗的高度信息获取方法。在对钵苗分割后图像获取钵苗高度信息的三种识别算法分析的基础上,通过综合评价三种钵苗高度识别算法的平均相对偏差和算法运行效率,采用实时性和鲁棒性更好的顶点链码主轴法最小外接矩形算法获取钵苗高度。(3)研究了移栽钵苗的直立度信息获取方法。在对分割图像进行骨架提取、水平1×5膨胀和垂直13x1腐蚀提取主茎秆特征后,分析了根据主茎杆特征获取钵苗直立度信息的三种识别算法。通过综合评价三种钵苗直立度识别算法的平均相对偏差和算法运行效率,采用实时性和鲁棒性更好的基于Susan角点直线拟合算法获取钵苗直立度。(4)研究了钵苗苗叶调向方法。以钵苗绕顶杆转轴旋转1圈的48帧视频图像为目标对象,提出了基于核函数兴趣点相似性度量跟踪的苗叶调向方法。利用分割、骨架提取后图像的中心像素8邻域判别获取钵苗苗叶兴趣点,通过平滑相似度函数和目标候选最小化函数有效确定当前帧兴趣点的位置,采用最小化接近一致性代价幻影点函数产生幻影点代替可能丢失的兴趣点完成钵苗兴趣点的跟踪,依据兴趣点在图像平面内的x坐标值和变化规律可实现钵苗苗叶方向的有效调整。(5)提出了基于变分光流的钵苗视频帧图像关键帧提取方法。为了减少兴趣点跟踪时处理视频帧图像的数量,将钵苗视频帧图像的光流求解转化为能量泛函求极值,采用基于Laplacian守恒假设的数据项和基于各向同性光流驱动的平滑项,通过比较各相邻帧图像间光流矢量的马氏距离均值可有效从48帧视频图像中获取关键帧图像序列。(6)设计了钵苗自动分选移栽机软硬件系统,优化了其关键部件。该机由底座支架、平带输送单元、钵苗顶升旋转单元、钵苗移栽单元、视频图像信息获取单元和系统控制与图像处理单元等部件组成。设计了钵苗自动分选移栽机系统软件,软件可在连续动态工作模式下运行,可实现对不同种类钵苗的信息获取与判别。提出了一种基于模糊优化算法的钵苗顶升旋转机构优化设计方法,使被约束的物理量可处在具有模糊边界的范围内,与常用优化算法相比更符合工程实际。