玉米新品的發布必須有測試，果穗考種特征的測量主要采用手工測量的方法。手工測量方法易出現主觀誤差、標準不統一和考種效率低等問題。玉米自動考種儀基于機器視覺技術實現玉米果穗考種性狀的自動計算將大大提高新品種培育效率，為新品種的篩選提供精細化數據�；�于機器視覺的自動果穗考種系統中，圖像標定算法是關鍵環節，直接影響著自動考種數據的準確性。特別是玉米果穗考種多在戶外操作，光線環境對圖像標定算法有一定影響。
　　
　　目前，圖像標定算法主要包括傳統圖像標定方法、圖像自標定方法和基于主動視覺的圖像標定方法。傳統圖像標定方法的標定精度高，適用于要求精度高且攝像機內外參數不經常變化的條件標定;兩步法是典型的傳統圖像標定方法。
　　
　　一種對光線環境不敏感的圖像標定算法，首先基于伯努利大數定理去除采集圖像數據中的誤差數據(噪聲、斷線等)，然后通過獲取數據的平均值以減少隨機誤差，提高算法精度。玉米自動考種儀實驗測試結果表明，該算法對光線環境不敏感，能夠滿足戶外自動果穗考種系統的需要。

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