中国稀土储量和产量均为世界首位，稀土元素以其优良的物理化学性能成为现代工业中不可或缺的原料或添加剂，有“工业维生素”的美称。近年来在徐光宪教授串级萃取理论指导下，溶剂萃取分离工艺得到快速发展，并在稀土萃取企业得到广泛应用。但串级萃取工艺由多个萃取级构成，运行机理非常复杂，工艺过程控制具有变量多、耦合性强、时变和大滞后等特点，难以实现组分含量在线检测和控制。实时掌握和了解稀土萃取过程中关键监测点和各级元素组分含量分布变化是实施稀土萃取过程工艺参数调节和控制的前提，因此建立精确高效的组分含量检测方法有利于保证生产流程长期连续稳定运行并获得高质量产品。针对稀土萃取过程组分含量检测难题，本文以具有离子特征颜色的镨钕（Pr/Nd）萃取过程为研究对象，应用机器视觉和数字图像处理技术，提出了一种基于颜色特征建模的Pr/Nd组分含量检测方法。1、深入稀土萃取分离现场，选择具有离子特征颜色的Pr/Nd生产线各级澄清槽混合溶液为研究对象，结合稀土萃取工艺特点，设计制作了一个通用的稀土混合溶液视频图像采集系统，并分析样品池形状、光源类型和溶液浓度对溶液图像颜色信息的影响，确定图像采集条件。2、采集Pr/Nd混合溶液图像，预处理后提取图像的颜色特征分量，利用相关系数法分析，确定H、S和相对红色分量作为组分含量检测模型的辅助变量进行建模。3、建立BP、小波和RBF神经网络检测模型进行Pr/Nd元素组分含量预测，通过对比发现BP网络检测模型的测试样本绝对误差在1.2%以内，相对误差在3%以内，较另外两个模型拥有更高的检测精度，满足Pr/Nd萃取过程组分含量检测的精度要求。基于现场采集样本的仿真测试结果表明，本文方法具有较好的稳定性和较高的检测精度，可为Pr/Nd萃取过程工艺参数调节提供实时、可靠的信息，同时该方法也可扩展到一类具有离子特征颜色的稀土元素组分含量的检测。