彩色机器视觉技术是视觉检测技术在工程应用中的一个非常有意义的研究领域。在彩色机器视觉系统中,光源是重要组成部分,而其颜色和光谱能量分布特性直接影响对彩色目标采集图像的质量。本文研究了红(R),绿(G),蓝(B)三种具有单光谱特性的LED光源显色特性,探索基于彩色视觉测量光源选择规律。彩色图像处理是彩色机器视觉系统另一个重要组成部分,其流程一般包括图像预处理、特征抽取、识别分析三个阶段。彩色图像分割的目的是将图像中的目标与背景分离,以便于对感兴趣区域进行几何测量和形态评估,分割结果直接影响后续的目标区域的研究结果,能否准确地将目标提取出来决定着整个系统的准确性和可靠性。本论文以彩色光源为出发点,对常见R,G,B三种单光谱的显色特性进行研究。论文的主要研究内容有:1.研究RGB LED光源对不同目标颜色之间的对比度的影响。通过该研究得到,在应用中选择合适光源,可以增强(或减弱)背景和目标颜色之间的对比度,增强(或减弱)目标颜色边缘,便于物体特征的提取。2.通过颜色比对实验验证彩色机器视觉相对于传统机器视觉的优势。利用原色还原能力强的惠普彩色激光打印机设计实验对象,通过彩色数码相机与普通黑白CCD摄相机采集图像的对比,验证彩色图像采集系统得到比传统灰度采集更多的信息,实验结果比较理想。3.利用HSV颜色空间更适合人眼视觉特性,对彩色图像进行边缘提取。通过矢量中值滤波可以明显抑制噪声;边缘检测算子采用改进的四方向Sobel边缘算子,含有更多的边缘强度信息,有效地提取边缘强度信息;最后采用Otsu阈值分割法,对边缘强度信息进行二值化,确定最终的彩色图像边缘。