摘要：麦粒姿态的自动判别，是近红外高光谱成像系统自动检测多姿态麦粒内部虫害的前提。依据麦粒目标在最优波长图像中的坐标、重心等信息，从高光谱数据立方体中自动分割出单个完整麦粒的子图像。利用麦粒胚部端粗糙度较大的原理，依据纹理、不变矩、均值等13个可能胚部区域特征的判别正确率，确定不变矩4为判别麦粒胚部区域的有效特征。针对麦粒胚部区域，提取梯度图像和二值图像的26个特征，利用人工鱼群算法选择出延伸率、胚部区域对称度、延伸率等13个特征。选取1200个样本进行训练，600个样本进行检验，利用最大离差法自动确定13个特征的模糊权重，麦粒3个姿态可拓分类的正确识别率为94.5%，证实了基于局部区域特征的麦粒姿态自动识别的可行性。

关键词：粮食 近红外光谱 算法 仓储害虫 局部特征 

单位：华北水利水电大学电力学院; 郑州450011; 江苏大学现代农业装备与技术省部共建教育部重点实验室; 镇江212013