随着社会进步,现代化工业发展和人类生活水平提高,人类生存的大气环境日益复杂,各种有害物质严重危害人类健康。近年来,国内外大量学者在气体检测系统领域展开了广泛研究,国外已有成熟的电子鼻商品出现,在不同的领域实现快速准确的气体检测,而国内的研究处于相对落后的状况,大部分只局限于实验室研究。本文采用新型的卟啉化学传感器作为气敏传感器,设计了一种基于卟啉化学传感器的气体检测系统,通过检测卟啉化学传感器中敏感物质与目标气体反应前后产生的颜色变化信息识别气体。文章主要研究气体检测系统中传感器图像信号处理算法并开发上位机检测软件系统,完成以下几个方面的研究工作:1、设计和完成了检测软件系统的设计。用VC++开发检测软件系统,实现包括下位机硬件控制,图像信号采集,图像信号处理与分析以及数据库管理功能。并建立人机交互界面,实现对检测过程以及各项检测参数的监控,图像信号处理与分析过程的控制以及检测数据的管理。2、研究了图像处理技术在传感器图像处理中的应用。包括图像预处理(包括几何校正、图像灰度处理、图像滤波)、敏感点识别、特征提取。其中提出一种基于数学形态学的滤波方法,有效的滤除传感器在制作过程中带入的条形污染干扰。设计了一种基于网格划分的敏感点自动识别算法,对弱信号敏感点有较强的识别能力,实验证明该算法快速有效,具有很好的稳定性,对整个检测过程的自动化和智能化奠定了基础。通过对敏感点颜色分布研究,选择有效的敏感点区域进行特征提取和特征编码,有效的去除了敏感点颜色不均造成的干扰。3、研究了神经网络在特征信号识别中的应用。采用多网络分步识别,分别对气体进行定性和定量识别,在使用较少训练样本的情况下获得较好的识别效果。通过实验证明,系统训练出的神经网络具有较高的准确度。