异色物检测系统是一种集光、电、气、机一体化的设备,可检测出正常物料中的异色物并将其剔除,提高产品的质量。它不仅能有效地提高劳动的效率及自动化的程度,极大地降低了人工的劳动强度,而且提高了产品的检测准确率及分级的精度,同时也能很好地保证成品的品质。异色物检测系统在很多领域有着广泛应用,如食品生产、农产品检测和分级等。该系统的理论基础是机器视觉及模式识别知识。文中涉及的过程首先是将CCD摄像机拍摄到的图像传送到计算机中,利用图像处理系统对获得的图像进行处理,其处理结果控制气动喷嘴的动作,以达到剔除异色物的最终目的。本文对异色物检测系统的结构及理论做了简要介绍,着重研究了系统中的识别特征及方法。由于颜色特征是图像中最直观、最底层及最明显的物理特征,且对噪声和图像的尺寸等因素不敏感,具有很强的鲁棒性,因此在本文中采用颜色特征作为识别特征。颜色特征的提取离不开颜色空间,这里选择三个颜色空间做特征提取,即RGB空间、Ohta空间及HSI空间。获得颜色特征的方法有多种,文中采用三种方法选取特征,分别是直方图,颜色矩及小波包变换提取的能量值。由于在异色物识别过程中异色物的种类较多,无法进行完全的统计,但是正常物料的特征稳定,属于一分类问题。文中采用阈值分割法,将合格物料的特征范围作为阈值的取值范围,以实现异色物的识别。