光谱仪主要用于对黑色金属和有色金属进行快速分析,以鉴别金属牌号或区分混料。通常使用的目视谱线检测方法很大程度上依赖于操作人员的熟练水平,误判率高,工作繁杂。针对这一实际问题,本文研制了光谱仪智能图像识别系统。系统的核心技术是用计算机模拟人工光谱分析方法,即实现谱线图像的智能识别。首先,设计了图像采集系统,利用CCD摄像机完成实时采集功能。设计了CCD与光谱仪的连接装置,使谱线清晰成像在CCD感光阵列上。其次,分析采集所得图像,确定预处理算法。选用中值滤波减小平滑算法导致的边缘模糊;利用有滤波特性的Sobel算子进行边缘检测;使用最大类间方差自动确定阈值,将灰度图像转化为二值图像。然后,在掌握光谱分析方法的基础上,设计谱线智能识别算法。以霍夫变换为理论依据,将二值化谱线图像拟合为单像素宽、距离不等的直线组,并按次序记录每条直线的位置信息;根据初始化的预定值,搜索拟合所得直线,完成谱线的识别工作。在大量实验分析的基础上提出了剪裁图像和局部阈值判断的方法,较好的补偿了谱线图像倾斜弯曲带来的影响。最后,完成了应用软件的编译和整体装置的组装,设计了测量控制台将整套装置组装为一个整体,达到了预期研制的目的。