红枣缺陷检测是红枣深精加工过程中的一个重要环节。随着近代机器视觉和自动控制领域的快速发展,已经基本摆脱人工性质的红枣检测体系,基于机器视觉与自动控制的自动化检测系统已经愈发成熟。但目前所采用的红枣缺陷检测设备及技术仍存在体积大、效率低、分类算法不完善等缺点。本文基于机器视觉及模式识别理论对红枣全表面缺陷检测中的关键技术进行了深入的研究,主要研究内容如下:针对红枣外部缺陷,确定了红枣全表面缺陷检测平台的功能要求;设计了一种基于光学反射的高效、稳定的红枣全表面图像采集方案;根据采集方案所需的条件,配置了采集模块的相机与镜头选型、图像采集与传输方式、光源配置方式,并对平台进行搭建。根据图像上的干扰,研究了基于朗博反射原理的自动亮度校正算法,对图像进行了亮度均匀调节;基于BLOB分析法,对目标红枣进行提取,对调节后红枣图像进行背景分离,得到去除背景的目标红枣图像。针对现有文献鲜有研究的红枣干条缺陷,研究了基于PCA-SVM的红枣缺陷检测技术。分别采用颜色矩和灰度共生矩阵提取红枣颜色、纹理特征中的14维特征向量;采用主成分分析算法对特征向量进行优化,得到4个主因素特征向量作为支持向量机输入。采用交叉算法确定最优支持向量机惩罚参数c和核函数参数g对支持向量机多分类模型进行训练,利用训练后的模型对红枣进行多分类试验。实验结果证明,该模型对红枣缺陷的分类准确率可达97%,且分类效率高。最后,对红枣全表面缺陷检测系统的软件系统进行了设计,确定了C#、Halcon作为本系统的软件开发平台。设计了红枣全表面缺陷检测系统的程序界面,设计了参数设置界面。