随着机器视觉技术的快速发展和逐步成熟，视觉检测技术被广泛应用于各个领域。由于该技术具有处理速度快、信息丰富、非接触性等优点，针对农产品质量检测的机器视觉理论和应用，已成为农产品自动化检测与分选技术的研究热点。本文在理论研究和实验分析的基础上，对葵花籽相关视觉特征进行了深入分析和研究。通过提取表面纹理、边缘轮廓和虫蚀等多个特征，实现了对单颗虫蚀葵花籽和多颗虫蚀葵花籽的检测与识别。具体研究内容如下：1.针对葵花籽个体的特点，分析了葵花籽图像信息采集的具体需求，完成了工业相机、相机镜头、专用光源系统等硬件的选型与设计，搭建了虫蚀葵花籽视觉检测系统；2.分析了单颗葵花籽的相关特征，提出了适用于单颗虫蚀葵花籽识别的图像采集方法。针对图像信息，研究和分析了单颗葵花籽的斑块数量、表面白色比例和虫蚀三类主要特征。采用图像阈值分割、连通域识别、“吸光效应”和边缘分析等算法，实现了单颗虫蚀葵花籽三类特征的提取与检测，最终应用支持向量机(SVM)模型完成虫蚀葵花籽的准确识别。3.根据实际应用的需求，分析了多颗虫蚀葵花籽图像信息的特点和采集方法，研究了多颗葵花籽图像中特征面虫蚀和边缘虫蚀两类虫蚀的特点，并根据“吸光效应”和多边形拟合理论设计了适用于实际应用的高效虫蚀葵花籽识别方法，识别准确率可以达到90%。4.根据多颗虫蚀葵花籽的识别方法和葵花籽加工过程的特点，设计了基于机器视觉的虫蚀葵花籽分拣系统，详细分析和阐述了输送系统、视觉识别系统、分拣系统和翻面系统的功能与设计方法，并初步搭建了实验装置。