本课题是利用数字图象处理技术来解决实际工业应用中难以对运动目标准确定位的问题以及图象定位中存在的“瓶颈”(速度)问题，例如在轧钢厂中对加热炉内快速运动的钢坯的定位问题。 本课题根据统计图象识别的理论，提出了一类运动目标的快速定位算法。该算法首先根据最基本的灰度值特征对简单目标进行定位；同时还研究了灰度峰谷点的特征，使该算法不仅可以快速地确定出简单的目标的位置，而且可以快速地确定出比较复杂的目标的位置；并对算法进行完善，将灰度值特征和灰度峰谷点特征构成二维的灰度特征空间，对目标进行识别，可以更加准确地确定出复杂或简单的目标的位置。 算法中采用简单灰度特征，使得算法简单易懂、运行速度快，可以满足动态目标定位的快速性的要求。此外在算法中，根据已知的样本图象用统计的方法来设计识别方案，可以在理论上保证能够正确识别出目标，或者是在某种意义下使得错误识别的可能性最小，从而满足了定位准确性的要求。 在本课题的研究过程中，在实验室建立了一个模拟实际工业现场的图象定位实验系统。在该系统上通过一系列的实验验证了算法的快速性和定位的准确性，并利用该系统实现了定位控制的功能。实验表明该算法的识别速度快，定位准确率高，可以应用到工业现场，满足其动态检测的要求。