摘要：规则颗粒的形态参数是评价颗粒质量、分类和特性分析的重要指标。传统的人工测量方法存在效率低、主观性强、重复性差等问题。本文设计并实现了一种基于MATLAB的不规则颗粒形态参数测量与计数系统。
项目概览
项目简介
该系统综合运用了灰度转换、自适应直方图均衡化、大津阈值分割、形态学运算、分水岭算法等多种数字图像处理技术。系统实现了颗粒图像的自动导入、预处理、目标分割、粘连分离和特征提取等完整流程，能够自动识别颗粒数量，并精确测量每个颗粒的等效直径、圆度、周长、面积等形态参数。
系统采用三栏式专业界面设计，左侧为操作控制面板，中间为图像显示区域，右侧为数据结果展示区。用户可以通过参数配置面板灵活调整背景尺寸、最小目标面积、分割灵敏度等参数，以适应不同颗粒类型和拍摄条件。系统提供了一键智能分析功能，可自动完成从图像导入到结果输出的全部处理流程，也支持分步执行各处理阶段。测量结果以表格形式呈现，并可导出为Excel或CSV格式，便于后续统计分析。
实验结果表明，该系统能够准确识别不规则颗粒个体，测量精度高，处理速度快，操作简便，为颗粒质量检测、分类鉴定和科学研究提供了有效的技术手段。
系统架构
本系统采用模块化分层架构设计，主要包括四个核心模块：数据管理模块、图像处理模块、特征分析模块和结果输出模块。数据管理模块负责图像导入、示例加载和参数配置；图像处理模块按流程顺序实现灰度转换、图像增强、目标分割和粘连分离等功能；特征分析模块提取颗粒的形态参数并进行统计计算；结果输出模块以可视化方式展示识别结果，并支持数据导出。系统采用事件驱动机制，用户可通过图形界面灵活控制处理流程，既支持分步执行单个处理阶段，也支持一键自动完成全流程分析。各模块间通过数据传递和状态管理实现解耦，保证了系统的可维护性和可扩展性。界面层采用MATLAB App Designer构建，实现了数据、逻辑和展示的分离，为用户提供了直观友好的操作体验。
图1 系统架构图
技术创新
创新点1： 自适应分水岭粘连分离算法
针对不规则颗粒相互粘连导致的识别误差问题，本系统设计了基于距离变换和改进分水岭算法的自动分离方法。通过对距离图进行H-极大值抑制（h-maxima suppression），有效控制了过分割现象；结合区域面积阈值过滤，显著提升了粘连颗粒的分离准确率。该方法无需人工干预，可自动适应不同形状和粘连程度的颗粒样本。
创新点2：多参数自适应配置与一键智能分析
系统提供了灵活的参数配置机制，用户可根据不同颗粒类型、拍摄条件和背景特征调整分割灵敏度、最小目标面积等关键参数。同时创新性地集成了”一键智能分析”功能，自动执行从图像导入、预处理、分割、分离到特征提取的完整流程，无需用户逐步操作。这种设计兼顾了专业用户的精细控制需求和普通用户的便捷使用需求。
创新点3：三栏式可视化交互界面与实时反馈机制
采用模块化的三栏式界面布局设计，左侧操作控制面板、中间图像对比显示、右侧结果数据展示三区域功能明确、布局合理。创新性地集成了实时状态反馈系统，包括底部状态栏动态提示、运行日志时间戳记录、处理过程可视化展示等功能。识别结果以轮廓叠加和编号标注的形式直观呈现，用户可清晰对照原图和识别结果，便于质量控制和结果验证。
快速开始
在MATLAB命令窗口输入 app = Seed_Recognition_Pro; 即可启动系统，点击”导入图像”加载待分析图像，然后点击”一键智能分析”按钮自动完成从图像预处理到特征测量的全部流程，分析结果将以可视化方式展示并可导出为Excel或CSV文件。
环境要求
本系统需要MATLAB R2018b或更高版本，并安装Image Processing Toolbox工具箱，推荐在Windows 10/11或macOS系统上运行以获得最佳显示效果。
运行展示
运行Seed_Recognition_Pro.m
图2 系统主界面
图3 导入图像
图4 灰度处理
图5 图像增强
图6 目标分割
图7 粘连分离
图8 特征分析
图9 一键智能分析
图10 一键智能分析
图11 导出结果保存成功
项目资源
配套文档
点击查看：基于MATLAB的不规则颗粒形态参数测量与计数系统 注意：免费提供！
配套文件
包括完整的项目源代码、演示视频、运行截图，开箱即用。
项目信息
作者信息
作者：Bob (张家梁)
项目编号：IP-29-M
原创声明：本项目为原创作品
联系方式
开源协议
本项目采用AGPL-3.0开源协议，允许个人和组织自由使用、修改和分发代码，但基于本项目的衍生作品必须同样开源，且用于提供网络服务时需向用户提供完整源代码。本项目仅供学习研究使用，作者不对使用本项目产生的任何后果承担责任，使用者应遵守当地法律法规，合理合法使用本项目。如本项目对您的研究或工作有所帮助，欢迎引用并注明出处。
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