随着机器视觉技术的应用领域日益广泛,需要进行颜色识别的应用场景越来越多,越来越复杂。利用机器视觉对物体颜色进行识别和检测的需求日益增多,颜色识别已成为机器视觉检测的一个热点。但现有的面向工业应用的颜色识别算法约束条件多且鲁棒性差,很难在工业环境下实现高效准确的识别。为了克服现有的基于机器视觉的颜色识别算法的缺点,本文在模型表示与视觉感知一致性探讨的基础上,提出了基于HCL颜色空间的图像颜色快速识别方法,并分析了工业环境下,该方法在颜色匹配及颜色分割方向的具体应用。本文首先分析了常用颜色空间应用于彩色图像分析时的缺点以及已有距离函数应用于HCL空间时的不足,然后通过改进距离参数重新定义了距离度量公式,并通过颜色相似度量实验验证了使用新的距离函数可以得到更加可靠、与人类视觉感知更一致的相似度量结果,同时验证了HCL颜色空间的感知均匀性以及新的距离度量对HCL空间感知均匀性的表达能力,因此我们可以在HCL颜色空间获得颜色特征提取阶段的简洁特征描述。在基于HCL空间的颜色匹配算法中,通过几何特征区域模板匹配算法实现对感兴趣颜色区域的间接定位,从而降低了感兴趣区域定位的计算复杂度。在颜色分割算法中,本文使用未对颜色区间量化的直方图描述获得更强的颜色特征表达能力,并采用了基于行程分析的轮廓提取算法在轮廓分析的同时获取内外轮廓连接关系,提高了算法效率。该方法在Windows平台上利用Visual Studio 2008基于Open CV 1.0进行软件实现,并与机器视觉软件VisionPro的相同功能模块进行对比实验,实验结果分析表明,本文提出的方法不仅计算简单高效、色差识别能力强、鲁棒性好,而且对非线性光照变化具有弱敏感性,拓展了图像颜色识别的应用场景。