中药材及饮片性状鉴别的“精髓”系“辩状论质”，主要靠药工的经验判定与掌控，因人可导致结果偏颇。本课题从中药性状相关的“形色”客观化切入，以槟榔为模型药物，采用机器视觉技术研究中药“形色”评价方法，并进行相应方法学研究。　　方法:本课题运用机器视觉采集槟榔样品图片，图像分析算法提取槟榔的颜色、纹理的特征，以槟榔的颜色的RGB三通道均值、方差和纹理二阶矩、对比度、相关性、逆差距为特征参数，建立槟榔饮片的分类模型，并开发相关的软件。　　结果:“不及”（未达到焦槟榔的炒制程度）的焦槟榔其颜色的RGB三通道的均值分别是62.636976、78.233568、78.233568，标准差分别是14.738869、19.336154、20.933194，熵分别是1.64701、1.52835、1.66288;纹理特征（二阶矩、对比度、相关性、逆差距）四个参数分别是3.14143、0.00122745、1.78976、0.000162073。“适中”（符合焦槟榔炒制程度）焦槟榔颜色的RGB均值分别是51.248955、53.316588、79.149475，标准差分别是8.992571、10.317890、13.056941，熵分别是1.59396、1.62605、1.77201;纹理特征四个参数分别是2.7745、0.00312083、6.14522、0.00016683。“太过”（超过焦槟榔的炒制程度）焦槟榔颜色RGB均值分别是51.248955、53.316588、79.149475，标准差分别是8.992571、10.317890、13.056941，熵分别是1.58145、1.40303、1.48267;纹理特征四个参数分别是2.77326、0.00266605、4.76874、0.000109419。基于OpenCV平台开发了NPR(new pharmaceutical researcher)相关软件。　　结论:本方法以颜色和纹理为特征鉴别槟榔饮片，准确率达95％，即表明运用机器视觉技术实现槟榔饮片“形色”客观表达，方法是可行的，有进一步研究与推广价值。