在钨离子交换冶炼生产过程中,料液中的钨离子（WO₃）浓度的变化直接反映冶炼生产过程及质量。但在实际生产中,对钨离子浓度的检测主要由人工取样再到化验室化验分析。人工取样分析方法存在不连续、非实时和重复性差等问题,导致生产控制不及时,生产过程及产品质量不一致等现象。本文以钨冶炼过程为背景,针对离子交换过程中人工取样化验分析钨离子浓度存在的问题,应用机器视觉技术研究钨离子浓度在线检测方法,分析了人工取样化验分析过程的特点及影响因素,按在线检测分析的要求重组优化了适应于现场在线分析的检测流程,构建了集取样制样和在线检测分析于一体的钨离子浓度在线检测分析系统,研究了相应的图像特征分析与粒子群算法（PSO）优化的最小二乘支持向量机回归（LSSVR）预测模型。本文的主要研究内容及结论如下:（1）分述了基于机器视觉的钨离子浓度在线检测系统的基本原理,建立了集取样制样和在线检测分析于一体的钨离子浓度在线检测系统总体方案、硬件设计,并分析了环境光照以及料液温度对检测分析精度的影响。（2）应用HALCON系统实现了本在线检测分析系统的图像处理功能。借助中值滤波方法消除了环境和设备噪声对检测图像的干扰;根据钨离子浓度与料液色度的对应关系,将图像变换到HSI空间,由小波变换对料液图像进行分解,基于多尺度Retinex算法对低频图像进行增强,实现了图像的光照补偿;应用OTSU算法对图像的S分量进行分割,便于目标区域的特征提取和分析,从而获得了表征钨离子浓度的图像特征参数H、S、I均值。（3）对存在干扰元素的料液浓度图像信息,运用PSO优化的LSSVR建立了钨离子浓度预测模型,以提高检测分析精度和实时性。（4）在上述研究的基础上,应用LabVIEW开发了离子交换过程钨离子浓度在线检测分析系统。该系统具有实时检测、超量分析、报警和数据共享等功能。试验表明,本文设计的基于机器视觉的钨冶炼过程钨离子浓度在线检测系统实时性好,精度较高,重复性好,预测模型泛化能力强,相对误差在3%以内,符合工艺要求。因此,该系统可以取代繁琐的人工取样化验分析,实现钨离子浓度的在线检测。