机器视觉是一种使用机器代替人工实现视觉功能的技术。即使用机器获取并处理图像或者视频，从而实现对三维物体的感知、识别和理解。目前为了提高产品的质量、可靠度和生产效率，机器视觉技术已经广泛应用于工业、农业等领域。在基于机器视觉的玉米粒激光切割与匹配检测系统中，本文以能够实现正确判定并调节玉米粒位姿到激光切割的方向为目的，从玉米粒视觉检测系统的设计、不同品种玉米粒特征阈值的确定、玉米粒位姿控制算法的设计和实验验证这四个方面进行研究和探讨。　　通过分析玉米粒视觉检测的技术要求与工作过程，确定了玉米粒视觉检测系统硬件的组成。根据两种不同照射原理，设计了两种照明方案。通过分析两种照明方案的实验结果，确定了背向照明方案。根据光源、相机与镜头、电机、与PLC的选型结合照明方案设计了玉米粒视觉检测系统。　　由于不同品种玉米粒的轮廓存在差异，选择六个不同的品种的玉米粒作为样本，测量玉米粒的长度与宽度，得到样本数据。选择长宽比与面积这两个特征参数，根据统计学原理，并运用SPSS软件实现玉米粒样本数据进行分析与处理，最终，确定了这六个品种玉米粒的长宽比与面积的特征阈值。　　基于VS2008开发环境结合OpenCV设计了玉米粒位姿算法。根据人机界面设计原则，设计了基于MFC的玉米粒位姿检测系统的人机界面。为了获得清晰的玉米粒轮廓，设计了图像的灰度处理算法、图像预处理算法。为了获得玉米粒特征参数，设计了图像处理算法，包括对玉米粒图像轮廓进行椭圆拟合，获得椭圆的长短轴与近似面积;胚芽的方位确定算法，从而得到了玉米粒的位姿。对于双玉米与胚芽缺损这两种状态，分别设计了相应的算法，实现玉米粒位姿准确判别。根据六种不同的玉米粒姿态的特征参数的差异性，设计了玉米粒位姿判定算法。根据玉米粒位姿判定结果，编写PLC通讯程序，以实现玉米粒位姿的正确控制。　　最后对六个不同品种玉米粒进行玉米粒位姿控制实验，验证玉米粒位姿算法的准确性与对不同品种的适应性。实验结果表明玉米粒位姿算法能够正确识别出玉米粒正常、侧立、小颗粒、小杂质、双玉米和胚芽缺损这六种状态，且正确识别率较高，对于不同品种的玉米粒具有较好的适应性。