本文所述课题针对传统液位检测手段的不足,通过对多种检测环境,多种图像处理技术和嵌入式技术进行研究,本文利用图像处理技术与嵌入式技术相结合、实现了一个液位检测的实际系统。通过研究利用图像处理技术进行液位检测的原理,针对图像处理技术与目标(液位)定位的相关要求,在已有目标定位方法的基础上,提出了适合本系统的目标定位方法。在对目标定位方法不同阶段的已有算法进行研究与分析之后,根据实际问题对相应算法进行了改进。重点是液位目标的区域定位,以及精确定位。本文内容主要包括:1.首先介绍了论文背景,概述了图像处理技术及边缘检测算法的基础知识。围绕液位检测的重要性、发展状况,介绍基于图像处理技术的液位检测装置,以及其中的关键技术图像边缘提取。然后围绕图像边缘提取技术进行讨论并分析已有的图像边缘提取技术存在的问题。2.在液位的区域定位阶段,针对传统Prewitt边缘检测算子对图像纵向边缘提取效果不强的缺点提出一种改进的Prewitt算子对图像进行初次边缘检测;得到的二值化图经过改进的数学形态学算法进行区域定位,这个改进的形态学采用的双结构元是针对本系统的液位图像的特点设计的。仿真实验表明,本为提出的算法对不同光线环境的适应性良好,而且算法运算速度快。3.在液位的精确定位阶段,本文根据目标图像的特点,及为了达到减少计算量的目的,在传统Hough变换的基础上采用标准化目标曲线的方法来降低计算复杂度,实现液位精确检测。由此获得的目标曲线经常会是间断,不连续的,需要借助曲线拟合来获得连续的目标曲线。通过仿真实验,表明该算法检测速度快、精度高、可靠性好,满足系统实时性要求,易于硬件实现。4.较为详细地说明了将提出的算法应用于实际的液位检测嵌入式系统的软、硬件设计与实现,实际系统的试运行情况也证明了改进算法的有效性。本文的检测与跟踪算法成功地在嵌入式平台的液位检测系统上得以实现。