明渠是矿井的主要排水通道，对明渠流量进行实时掌握并监视，对于防治矿井水害事故有着重要作用。　　本课题列举并简单介绍了目前常用的明渠流量测量方法，但这些方法都无法实现将流量数据测量与现场监视功能相结合，针对这一问题，本文设计了基于机器视觉的明渠流量监测与报警系统，该系统不仅可以从计算机上得到明渠的流量数据，还可以实时监视现场的水位情况，并在有危险情况发生前，及时报警，具有功能强、功耗低、体积小、本质安全等优点，对煤矿的安全生产意义重大。　　本文主要完成了如下工作:　　1、分析了现有的明渠流量测量方法，在已有测量方法的基础上，设计出一种基于机器视觉的明渠流量监测系统，该系统可进一步发展为新型智能水文监测系统。　　2、设计了基于DSP的实时图像处理系统，包括其中的图像采集模块、图像处理模块和图像显示模块。本文采用TI公司的TMS320DM642作为核心处理芯片，并对DSP芯片的结构特点和基于TMS320DM642的软硬件开发平台进行了详细介绍。　　3、分析了机器视觉中用到的图像处理技术，包括图像预处理、图像滤波、图像分割和图像边缘检测等。以Visual C++为开发平台，进行了水位图像特征提取的实验，选取出了符合需要的图像处理算法，为以后在DSP平台上的代码移植做了准备。　　4、研究了水位图像测量原理，对于图像中的目标尺寸测量是采用了改进的重心法来得到其圆心和半径，并用最小二乘法拟合圆的方程，进而通过公式推导与多次实验得出目标大小与水位高度之间的关系。