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精细农业通过获取农田内作物产量和影响作物生长的环境因素的空间差异性信息，对农田内各小区域因地制宜、按需实施定位变量农作，以提高农业投入的有效利用率，是未来大田农业的重要发展方向。谷物测产是实践精细农业的核心内容之一。在各类测产装置中，冲量式谷物流量传感器因其安装方便、造价低廉、工作可靠等特点而成为国内外的研究热点;但其工作性能受联合收割机机体振动等背景噪声的影响较大，精度较难保证。因此，本文以双板差分冲量式谷物流量传感器为研究对象，对原有冲量式谷物流量传感器室内标定台架进行了测控系统的改进，分析了谷物籽粒流的运动规律，并建立了谷物籽粒流的运动模型;提出了提取和剔除双板差分冲量式谷物流量传感器背景噪声信号的方法;开发了一套冲量式谷物流量传感器信号处理系统，并进行了室内模拟测产试验。论文的主要工作及结论如下: 1.对谷物籽粒流在刮板上的受力及运动规律进行了理论分析，建立了谷物籽粒流的运动模型;基于冲量式谷物流量传感器室内标定试验台架，通过高速摄影系统采集了不同冲击模式谷物籽粒流的运动过程图像，运用BLASTERS MAS爆破分析软件分析了籽粒流的实际运动轨迹;理论运动模型与实际运动轨迹基本相符。 2.研究了冲量式谷物流量传感器背景振动噪声的提取及剔除方法。通过模拟联合收割机的不同田间工况，对双板差分冲量式谷物流量传感器的测产信号处理方法进行了研究;通过对时域差分和频域差分信号处理方法的对比分析发现，频域差分信号处理方法能够很好的剔除背景振动噪声对谷物测产传感器的影响;并提出了双板差分冲量式谷物流量传感器的零点校准方法。通过室内台架标定，建立了谷物籽粒流量与测产输出信号和升运器速度之间的标定模型。 3.通过对冲量式谷物流量传感器信号处理系统的功能需求分析，开发了信号处理系统的硬件部分。选取了飞思卡尔DSP56F803芯片为核心处理器，对其外围接口电路进行了设计，主要包括:冲量式谷物流量传感器信号采集模块、升运器转速采集模块、机组作业速度采集模块、CAN总线收发模块和人机接口等;并完成了信号处理系统电路板的设计、制作和调试工作。 4.基于CodeWarrior集成开发环境，通过C语言编程对信号处理系统的软件模块进行了开发，主要包括;升运器转速信息采集程序、机组作业速度采集程序、谷物流量传感器信号采集程序和数字信号处理程序等，实现了冲量式谷物流量传感器信号处理算法的移植。 5.进行了室内测产试验。试验结果表明:恒定谷物流量下的最大瞬时测产误差小于等于3.1％，变谷物流量下的最大累积产量误差小于等于4.11％，且在工况变化时能够保持比较稳定的测产精度。