棉花产业目前已经发展成为南疆经济的支柱产业之一,自从“种子工程”战略实施以来,新疆尤其南疆的棉花产业发展迅猛,所以提高该地区的棉花产量对促进该地区的经济发展具有重要作用。棉花出苗率直接影响棉花的产量,脱绒棉籽质量问题是影响棉花出苗率的主要原因之一,种子是否破损是评价种子质量好坏的直接指标之一,研究证明,质量好的种子对农业的增产高达40%,因此,研究出一种快速、无损和精确的脱绒棉籽表面缺陷检测方法对提高该地区的棉花产量和经济发展具有重要的意义。本文根据实际生产需求,以新疆长绒棉“新海-63号”脱绒棉籽为研究对象,结合当前无损检测应用较为广泛的机器视觉技术,研究出一种精确、快速的脱绒棉籽缺陷检测方法,具体研究内容与结果如下:（1）设计并搭建了脱绒棉籽图像采集平台。对脱绒棉籽采集平台的工业相机、镜头和光源的选型分别进行了详细介绍,并利用该采集平台实现了对“新海-63号”脱绒棉籽图像的采集。（2）研究了基于连通区域的脱绒棉籽破损检测方法。首先,对采集到的多粒棉籽图像使用HSV空间转换法、最大类间方差法和连通区域去噪法等方法自动提取单粒棉籽图像;其次,对得到的单粒棉籽图像使用改进阈值的小波去噪进行增强;然后,通过对增强后的图像运用自定义二值化阈值、相乘、连通区域去噪法和腐蚀等操作提取破损区域特征;最后,利用获取连通区域个数的方法实现对完好棉籽与破损棉籽的识别,并将此算法设计为方便用户使用的UI界面。试验发现基于连通区域判别的方法能有效的对破损棉籽进行识别,结果表明,此算法对破损棉籽的平均准确率达到89%。优于软阈值函数、硬阈值函数和软硬阈值折衷函数的平均准确率83.5%、85%和87.5%。（3）研究了基于改进YOLOv5s模型的脱绒棉籽破损检测。首先,利用变暗、镜像和旋转的方法对原始数据集增强;其次,在主干网络嵌入CBAM-Net,提高模型获取破损程度较小棉籽的特征;然后,将原始的边界框损失函数GIo U改为CIo U,使预测框回归更准确;最后,对原始网络的颈部增加一个检测层,增加模型对更加密集特征的学习能力。结果表明,改进后的YOLOv5s算法整体性能优于目前主流的检测算法,且m AP达到94.6%,较原始YOLOv5s算法提升了4.3%,证明了改进之后模型的可行性,改进后的模型只需0.12s就能检测出一张图像,证明了模型的实时性。所建立的基于连通区域的传统图像处理算法对破损棉籽检测的准确率为89%,基于改进YOLOv5s模型的卷积神经网络算法对破损棉籽检测的m AP为94.6%。