我们在针对种子的颗粒计数的时候，是想尽了很多方法的，最传统的方法就是进行人工的计数，但是毕竟存在着工作量大，误差大等缺点，为了解决这样的问题，我们已经加快了农业发展的步伐，中间也经历了其他的方法进行改善，但是都是存在一定问题的。就在上个年代末我们研制了电子自动数粒仪，纯自动化的仪器已经解决了我们的问题，原理以及结构都是相当简单的，最主要的是价格也很实惠，能够被广大的农民接受，已经得到了广泛的应用。由于基于二维直方图的分割算法增加了各个像素点的邻域信息，从而增强了抗干扰能力，提高了分割的准确性，进而再结合极限腐蚀的方法实现对种子的计数。实验结果表明：采用本文的算法可对不同光照强度下的种子图像进行有效的分割及识别计数。

千粒重是体现种子大小与饱满程度的一项重要指标，是检验种子质量和作物考种的内容，也是田间预测产量时的重要依据。目前对基于机器视觉技术的类圆物体的检测计数方法有很多，例如：Hough变换圆检测法。但这些计数方法的准确性和实用性都是建立在对采集到的图像进行良好预处理基础之上的，由于受环境的影响，实际采集的图像往往存在较多的噪声。不能准确分割目标与背景将会严重影响后续对种子计数的准确性，因此，如何准确提取种子图像是所要解决的关键问题。

并结合色差比的方法进行自适应阈值分割，可有效去除枝、叶的干扰，但对于苹果表面由于光照而出现的颜色失真没有很好地解决;蔡健荣等研究了HIS颜色空间下基于色调和饱和度的自动阈值分割，该法在处理直方图双峰不明显的图像时准确率有所下降。分析其直方图发现出现了3个波峰，且谷底也不是很明显，这将严重影响Ot-su分割算法的性能。由此可以看出基于RGB空间的色差分割不能很好地适应不同的光照条件，不能解决因颜色失真而引起的错误分割，而且基于色差法的分割算法有其局限性：一旦目标颜色发生变化，中国粮油仪器网  http://www.grainyq.com/