目前，一般采用人工目测的方法检测粮食质量，但人工目测误差大，很难获得精确的测量结果，而且人工检测时间长、重复性差，不同人员之间测定结果相差悬殊，对粮食质量检测的可信度不高，难以满足粮食收购过程中对其霉变程度的评估要求。虽然可以使用光电分选机，但是这类设备价格昂贵，难以普及。而且仅有合格与不合格两种等级，难以满足现场进行快速、准确检验的要求。因此，本文使用嵌入式系统，通过数字图像处理技术，实现对粮食霉变颗粒的准确、快速检测，并且能够对粮食颗粒进行分级。本课题只对玉米与小麦颗粒做了具体研究，研究内容包括：1、研究了霉变玉米颗粒快速检测方法。通过图像预处理、灰度化、二值化、区域填充、除干扰、连续膨胀等操作，对玉米颗粒中霉变的颗粒进行准确定位，并统计出霉变颗粒数目，准确率达到93.75%以上，处理速度可以满足实时检测的要求。2、研究了快速检测感染黄曲霉毒素玉米颗粒的方法。基于黄曲霉毒素在365nm紫外光照射下会发出黄绿色荧光效应这一特性，通过对图像进行平滑处理、图像增强、二值化、除干扰、图像连续膨胀等运算，统计出感染黄曲霉毒素玉米颗粒的数量，准确率达到87.5%以上。3、研究了玉米颗粒霉变分级检测方法。首先将正常玉米颗粒选出，再将轻度霉变和严重霉变玉米颗粒进行分选。研究过程中引入HSV模型，采用V分量的阈值区分正常玉米颗粒与霉变玉米颗粒，再通过H和V分量的阈值从霉变玉米颗粒中区分轻度霉变与严重霉变玉米颗粒，达到玉米颗粒霉变分级的目的。对正常玉米颗粒、轻度霉变玉米颗粒、严重霉变玉米颗粒检测准确率分别达到93.7%、80%、92.9%以上。4、完成了嵌入式开发平台的设计。该装置能够对玉米颗粒的霉变率与黄曲霉毒素感染率进行实时检测。本文研究的基于嵌入式系统的粮食霉变检测装置，能快速、准确地将霉变粮食颗粒分选出来，并对粮食颗粒霉变度进行分级，对玉米颗粒实验结果统计显示，准确率在80%以上。