红枣是我国传统滋补佳品,近年来,随着国民收入的不断提升,人们对于高质量的食物需求增加,而红枣有着天然维生素丸的称号,营养丰富,越来越受到市场的追捧,消费规模呈现持续增长趋势。目前,红枣采摘后对表面缺陷和大小区分主要以人工观察并筛选为主,这种方式劳动强度较大,并且分选不均。由于人工分级受主观影响较大,导致红枣的分级在筛选后仍然不规范,影响到红枣商品化处理。本文的主要工作针对红枣分级准确率低与速度慢的问题,以红枣为研究对象,提出图像处理结合卷积神经网络的方法对红枣进行缺陷检测及分选。设计红枣缺陷检测系统设备的总体方案,对图像采集装置进行了选取与调试并通过拍摄完成红枣图像数据集的构建。查阅《干制红枣质量等级》的分选标准,并测量现有红枣样本的几何形态,确定红枣的分级标准,同时根据红枣的体型特点和瑕疵,制定了红枣的缺陷类别。由于受光照和拍摄时环境影响,图像会产生大量噪声,不利于图像的特征提取,造成缺陷检测困难,通过灰度化、图像滤波、OTSU阈值分割、膨胀和腐蚀形态学操作的图像预处理,经轮廓检测计算红枣图像大小面积,实现大小等级分级。并将红枣图像轮廓面积以及拟椭圆化面积通过最小二乘线性回归分析,设置畸形果的面积差阈值来判断畸形果。设计基于卷积神经网络的算法对红枣表面缺陷进行检测。本文首先将应用图像分类的典型模型进行对比,选用性能最优的轻量级Efficient Netv2网络,然后对Efficient Netv2网络的结构和参数改进,并引入Coordinate Attention注意力和FRe LU激活函数,最后完成基于改进Efficient Netv2的网络模型。经试验验证,采用改进Efficient Netv2模型时,样本中的缺陷检测准确率高达97.72%。针对实际的检测需求,对检测界面的各功能单元进行了模块化的设计。利用QT软件进行红枣分级机主程序的开发,以实现对系统各功能的有效控制。试验结果表明,基于图像处理和改进Efficient Netv2的算法模型在红枣缺陷检测及分选上拥有出色的性能,可将此方法应用到实际生产中的红枣缺陷检测及分选,为实现对红枣的精准检测奠定了良好的基础。