水处理絮体是具有空隙结构的小颗粒聚集体，絮体的粒度、结构和强度等物理性状对水处理工艺中混凝、沉淀、气浮、过滤及浓缩等工艺有重要影响。絮体性状的实时检测是实现絮体性状调控、提高水处理工艺运行效率的基础。 本研究在絮体图像处理的基础上开发了絮体性状实时检测系统。此系统由计算机、CCD相机、图像采集卡、观测器和光源等构成。软件开发采用Delphi，絮体图像经二值化分割、形态学处理和几何参数提取后，可以快速得出水处理絮体的平均粒径、分形维数和表观强度。 以高岭土和聚合氯化铝的混凝体系为研究对象，本图像检测系统对于絮凝时间、原水浊度及投药量的变化具有敏感性，检测结果能够应用一般的混凝理论进行合理解释。针对电中和、吸附架桥及卷扫网捕三种典型混凝机理，本图像检测系统和Mastersizer2000光散射检测系统较为一致地反映了不同机理作用下絮体性状的差异。 最后，结合图像检测技术和计算机控制技术，本文利用人工神经网络建立了絮体性状参数关于pH、混凝剂投加量、搅拌转速、悬浊液颗粒物浓度等反应条件的非线性映射模型。在此基础上研究提出了以投药量为主要控制量的絮体性状人工智能调控方案，为今后的研究工作提供了指导。