晶体结晶过程对化学工业特别是精细化工工业有着十分重要的作用,被广泛用于晶体产品的制备工艺。为了获得理想晶型及生长状态的晶体产品,往往需要对晶体结晶过程中晶体生长状态即晶体形态学信息进行合理调控,这就需要对晶体结晶过程进行实时监控并获取晶体实时生长状态信息。高速摄像机等硬件设备的飞速发展使得基于图像分析的技术在晶体结晶过程监测领域展现出巨大潜力。晶体分割是基于图像分析的晶体结晶过程监测中最为重要的步骤,但由于侵入式图像采集设备引入的水珠干扰、晶体阴影干扰等因素,晶体对象往往难以被完美分割,同时,复杂的分割算法也增加了晶体分割操作的时间复杂度。为了解决上述问题,实现实时监测晶体生长状态的目的,本文针对水珠干扰及阴影干扰等现象进行了下述研究:(1)针对侵入式图像采集设备引入的晶体水珠干扰,本文提出了一种基于均值背景建模的水珠干扰去除算法,首先采用均值背景模型构建思想构建某段时间内反应背景图像,然后利用图像差分思想对晶体图像及背景模型做差分,以达到去除水珠干扰以及复杂背景的目的。(2)针对晶体阴影噪声干扰,本文提出了一种基于图割思想的晶体阴影噪声去除算法,考虑到晶体结晶反应过程的特殊性,该算法设计了一种合成的晶体图像区域划分策略,通过将整幅图像划分为若干个晶体对象区域以克服晶体对象之间的相互干扰,再对独立的晶体区域进行局部阈值化处理,最终实现阴影噪声去除的目的。(3)在上述的研究基础上,本文针对L-谷氨酸晶体多晶型现象提出一种宽高比晶体分类描述子,并采用图像处理手段对分割后的晶体进行形态学信息的统计分析,完成获取结晶过程中晶体视觉信息的目标。本文通过设计实验及对比试验证明本文提出的算法策略可以高效去除晶体结晶过程监测中出现的水珠干扰以及晶体阴影干扰,完成对晶体的纯净分割,进而在此基础上实现晶体多晶型分类以及晶体形态学信息的实时获取,算法时间复杂度低,实时性强,可被应用于L-谷氨酸等晶体结晶过程监测实验及工业生产实践中。