郑州大学邱道尹等拟文介绍了计算机视觉技术在粮食储藏过程中的检测应用，包括害虫、霉变、杂质等内容，其中害虫的检测是关键所在。
      据统计，我国国库储粮损失率在0.2%左右，其中虫害是主要原因之一。我国《“十五”粮食行业科技发展规划》也明确提出要实现粮堆虫害的自动化检测、智能分析和自动控制。另外，我国于1998年开始大规模兴建中央直属储备粮库，储粮中害虫的检测仍然是人工取样、过筛、查虫的传统方法。因此，开发科学实用、准确简便的储粮害虫在线检测系统是很必要的，也是极为迫切的。

     1996年，郑州大学图象识别研究室提出了基于图像识别的在线检测储粮害虫的新思路，即用带有电荷耦合器件（CCD）、称重等传感器的特殊取样装置抽取粮食样本，在粮食样本匀速单层流运的过程中，实时摄取图像系列，并用图像识别的方法进行在线处理，快速判断是否存在害虫；若有害虫，通过相关控制及图像序列分析，能辨别出是死虫还是活虫，若有活虫，对原始粮虫图像进行增强、分割、形态学滤波等处理，用数据挖掘提取害虫的形态、纹理等特征向量，最后由多个分类器的信息融合给出种类、密度等信息，为综合防治决策提供可靠的依据。经过几年的研究与探索，现已识别出谷蠹、玉米象等7种主要储粮害虫，在粮库现场验证时正确识别率可达85%以上。该系统一旦成功地应用于储粮行业，将有助于粮库管理人员进行科学的决策，以及时采取合理的防治措施，达到粮食保质、保鲜、保量的目的。