晶体材料在航空航天、半导体、照明、光学仪器等领域都有重要的应用，但天然材料产量有限并往往含有杂质。因此，发展人工晶体材料产业具有十分重要的意义。人工晶体材料的生产通常需要在加热炉内通过化料、引晶、结晶等物理过程来完成。然而，一些高熔点晶体材料，譬如生产蓝宝石材料的三氧化二铝熔点高达2045℃，无论是给生产设备的制造还是生产过程的控制都带来了很多挑战。特别是，难以对高温炉内的温度等物理参数进行直接测量，而这些物理参数却是决定工艺状态的依据。目前，绝大多数晶体炉在生产过程中依赖工艺师的经验去判断，即使安装了摄像头也基本上没有后续处理。这一现象对经验的依赖性强、主观性大，不但影响识别的正确性，还长期制约着生产过程自动化水平的提高，难以满足规模化生产的需要。随着半导体技术和信息处理技术的发展，CCD图像获取和处理技术近年来都得到了长足发展。深入研究高温环境下的图像信息获取和处理技术，提取晶体生长过程中熔体界面的量化特征信息，对实现高熔点晶体材料的智能化生产具有重要的现实意义。　　本文的研究工作主要通过以下几个方面来展开:　　针对高熔点晶体材料，以蓝宝石晶体材料为例，对其高温环境下生长过程中的状态识别问题进行研究，提出基于熔体纹理特征参数的状态识别方法。本文首先利用自适应双阈值中值滤波和基于图像灰度方差的边缘阈值优化方法对经典Canny算子边缘检测技术进行优化，增强晶体生长熔体纹理提取的鲁棒性;然后，提取反映熔体状态的四种特征参数，给出了熔体状态识别的定量方法。　　本文利用日立公司生产的CCD相机实现图像的采集，采集速度最高可为每秒30帧，对图像的处理和分析提出了很高的要求。针对图像信息采集、存储、处理、调阅和分析要求实时性高的特点，本文提出了基于实时数据库技术的熔体图像信息处理方法，并嵌入整体系统框架。本文基于MySQL数据库系统实现数据处理分析模块的设计，结合内存存储方法，达到了较高的实时性能。　　算法验证部分，本文利用现场采集代表不同状态的80段视频，随机截取了300段视频样本，其中包含50段重要的引晶状态样本。通过本文方法和数据处理分析软件进行了测试验证，对最重要的A级晶体引晶状态的识别达到了较高的正确率。实验结果表明，本课题设计的系统能较好地满足数据采集、存储和分析的实时性要求，实现对晶体熔体状态的定量识别，对推动我国晶体材料的智能化制造具有一定的价值。