水厂饮用水的处理一般包含混凝、沉淀、过滤和消毒等环节，混凝是极其重要的工艺，混凝剂的投加量不仅直接影响混凝效果，而且影响供水水质和水厂的制水成本。显示絮凝控制FCD（Flocculation Control Device）系统通过机器视觉测量絮体等效粒径来实现对絮凝过程的控制，能有效避免各种外界环境因素的影响，是一种高效、准确的水处理检测方法，但是FCD对絮体的识别精度低，检测时间长，其中絮体图像分割是其关键一步。因此，为了达到提高絮体图片分割质量与速度的目的，本文先将絮体图像进行非线性灰度拉伸，再用粒子群优化算法分别结合OSTU和最大熵的方法进行分割，最后将分割后的图像应用形态学滤波进行先开后闭的运算，从而实现对絮体等效粒径和相关参数的快速计算。本文的主要工作如下：（1）根据絮体图像分割的需求，定制了水处理沉淀池、混凝池、投药泵等装置，购置了相应的工业摄像机、防水照明设备及镜头等，搭建了水处理混凝过程中絮体图像的在线采集及处理系统。（2）对现场采集絮体图像进行预处理，包括图像降噪，灰度拉伸等。分别采用均值滤波、中值滤波和简单统计滤波方法进行操作，并对滤波结果进行对比；利用灰度均衡拉伸法对絮体图像进行拉伸。对预处理前和预处理后的灰度直方图进行分析，以方便后续采用本文算法对絮体进行分割。（3）将直方图法、迭代及原始OSTU算法应用于絮体图像的分割，针对传统分割算法在絮体图像分割中存在的大面积白色、精确度低和时间复杂度高等不足，提出了基于粒子群优化算法结合OSTU和最大熵的改进絮体分割算法，给出了两种算法的具体运算步骤，并分别进行了分割实验。最后对分割结果进行形态学滤波，为计算絮体等效粒径和相关参数打下良好的基础。（4）用Matlab仿真技术对絮体的沉速和状态进行了仿真，以确定当前的絮体状态满足图像提取的要求。基于VS2013的平台，采用VC++语言，提出适用于絮体在线分割系统的软件结构，编程实现了改进的两种絮体图像分割算法，完成了絮体图片的准确、快速分割，操作简洁，界面友好。运行结果显示两种算法的分割结果均比较理想。