我国是世界上最大的粮食生产、储藏及消费大国，搞好粮食储藏是关系到国计民生的大事。近年来，我国粮食总储量高达5000亿公斤。为了确保粮食的安全储藏，每年国家用于粮食储备方面的补贴费用就有数百亿元，但仍有不少粮食因管理决策不善等原因而遭受损失，其中，国库储粮损失率在0.2％左右，损失十分惊人，而虫害是主要因素之一。我国《“十五”粮食行业科技发展规划》明确提出要实现粮仓虫害的自动化检测。目前国内外的扦样、声测、近红外等检测方法均不能准确地在线提供粮虫的种类、密度等信息。另外，随着储粮害虫抗药性的提高，它们的种类和密度近年来有上升的趋势，这给粮虫的自动检测提出了更高的要求。因此，开发科学实用、准确方便的储粮害虫在线检测系统是很有必要的，也是极为迫切的。 利用图像识别的方法在线检测储粮害虫，具有准确度高、价格低廉、效率高、无污染、劳动量小、便于和粮库现有的计算机粮情检测系统相连接等优点，有助于粮库管理人员进行科学的决策，以及时采取合理的防治措施，达到粮食保质、保量、保鲜的目的。 本文主要完成了以下工作：对于采集了的图像，粮虫和粮食是混合在一起的，为了识别害虫，所以我们对害虫进行边缘检测，以检测出粮虫的边缘轮廓。进而阈值分割，以将害虫的轮廓从背景中分离出来。得到害虫的轮廓后，提取相关的特征参数。进行快速检测与准确分类，并实时地给出任意检测点的粮虫种类，密度，害虫的生长阶段等信息。