种业是农业的“芯片”,是保障国家粮食安全的核心所在,也是“藏粮于技”的重中之重。玉米作为我国当前最重要的粮食作物,其种子的质量直接影响着粮食的总产量,种子的质量包含外观缺陷和内在品质两个方面,其中外观缺陷主要是种子表面出现的破损、病斑、发霉、虫蚀等问题,严重影响了种子的后期保存和播种后粮食的产量。目前针对大批量的种子外观缺陷检测主要依靠色选机等高昂的设备,对于更加精确的外观检测仍然需要人为鉴别,其主观性较强、自动化程度较低。因此需要更加高效快捷的玉米种子外观质量检测方法,进而提升作物的产量和质量。随着机器视觉技术和卷积神经网络技术的快速发展,并广泛的应用于农业领域当中。针对玉米种子在外观质量检测中需要快速识别与定位的需求,本文使用多光谱图像和深度学习算法实现了玉米种子外观质量的快速无损检测,具体研究内容结果如下:（1）本文以不同外观质量等级的玉米种子为研究对象,提出一种分水岭算法结合双通道卷积神经网络模型的目标检测方法,对玉米种子进行外观缺陷检测,双通道卷积神经网络结合了 VGG16和ResNet50的优点提高了模型的准确率。同时,使用多光谱相机采集的RGB图像和NIR图像进行网络的训练,使模型能够获取更多的有效特征,因此,对本试验选取的单粒种子平均分类准确率达到了 100%,在目标检测结果中平均准确率为95.63%,平均召回率为95.29%,F1值（调和平均评价）为95.46%。为了证明分水岭算法结合双通道卷积神经网络和四通道图像的优点,本文对比了单通道的卷积神经网络和只有RGB图像的检测结果。同时,研究了不同的参数设置对模型训练的影响。该研究分析了此目标检测方法在玉米种子外观缺陷检测中的应用,四通道多光谱图像其光谱波段可扩展到可见光范围之外,并能够提取出更具有代表性的特征信息,并可以在确保准确率的同时对检测目标进行了精准定位。为实现玉米种子高通量的快速质量检测提供了参考。（2）本文同时提出了一种基于改进型YOLOv4的目标检测模型,同时结合四通道（RGB+NIR）的多光谱图像,对玉米种子外观质量进行了识别与分类。为了减少改进后模型的参数量,本试验将主干特征提取网络替换为轻量级网络MobileNetV1。为了进一步提升模型的性能,通过试验研究了空间金字塔池化（Spatial pyramid pooling,SPP）结构在不同位置上对模型性能的影响,最终选取改进型YOLOv4-MobileNetV1模型对玉米种子外观质量进行检测。试验结果表明模型的综合评价指标F1值和mAP达到了 93.09%和98.02%,平均每检测一张图像耗时1.85s,平均每检测一粒玉米种子耗时88ms,模型参数量压缩为原始模型的20%。并且改进后的模型具有鲁棒性强、实时性好、轻量化的优点,该方法为后续种子质量检测提供理论依据。在本文的研究内容中以外观质量不同的玉米种子作为研究对象,并使用双通道的卷积神经网络模型和目标检测模型对四通道的多光谱图像进行了分析,实现了玉米种子外观质量的无损检测,为后续开发种子质量检测设备提供依据。