对虾产业在中国水产品领域内一直占有举足轻重的地位，对虾产品以其味道鲜美、营养丰富深受消费者喜爱。随着人民生活水平的不断提高，近年来国内外的对虾需求量不断增加，对对虾产品的品质要求也不断提高。部分对虾在捕捞过程、运输过程、机械分级以及高温高压蒸煮过程中，会破损形成缺损对虾，影响到产品的外观形态，进而降低了相应的产品品质，因此在对虾加工过程中要将该类杂质剔除。传统对虾完整性检测主要是通过人工感官评定来完成，然而人工检测具有主观性强、劳动成本高、易疲劳等缺点，因此本研究综合利用机械设计、机器视觉、电子控制等多领域技术手段，以生鲜对虾和熟对虾为研究对象，探究了将机器视觉技术用于多目标缺损对虾实时在线检测与剔除的可行性。　　本文主要研究内容和结论如下:　　1、针对对虾单粒化输出问题，本研究设计了一种对虾平铺单粒化装置实现对虾呈现平铺单粒化状态输出，尽可能避免对虾粘连的情况，获得了95.1％的单粒化效果。　　2、针对对虾完整性在线检测问题，本研究通过设计构建基于夹角轮廓分析法的对虾紧实度特征(SF)，以及基于对虾模板匹配法的类重心矩特征(FS)实现对不同规格的对虾完整性判别，实验采用了1128幅生鲜对虾图像，其中包含749幅完整生鲜对虾图像以及379幅缺损生鲜对虾图像，采用1123幅熟对虾图像，其中包含769幅完整熟对虾图像以及354幅缺损熟对虾图像分别对所提算法进行测试，结果表明，对于生鲜对虾相比于夹角轮廓分析法的86％的平均识别精度，模板匹配法可以取得99.6％的平均识别精度，且后者每幅图像的平均处理时间要比前者快15.1ms;对于熟对虾相比于夹角轮廓分析法的86.4％的平均识别精度，模板匹配法可以取得99.4％的平均识别精度，且后者每幅图像的平均处理时间要比前者快14.8ms，综合可知模板匹配法不管是在识别精度上还是在图像处理时间上都较优。　　3、针对多只缺损对虾如何剔除的问题，本研究设计了一种用于多只缺损对虾剔除的执行机构，采用气吹的方式，在对虾下落过程中实现对缺损对虾的剔除。采用了100只对虾进行只剔除不识别的实验对该剔除执行机构进行优化，结果表明，在设备稳定运行状态下，得出响应时间参数C为158ms，且挡板距离传送带表面70mm，距离传送带末端切面30mm处得到较优的剔除率为90.3％。　　4、在上述研究的基础上，设计并搭建了一套基于机器视觉技术的缺损对虾在线识别与剔除系统，并分别对不同规格的生鲜对虾和熟对虾进行了整机测试。结果表明:上料机的速度在六档，平铺单粒化单元的振动机的振动频率在33Hz，振动筛面的倾角为10°，视觉检测单元的传送带速度在0.667m/s，相机帧率为60fps，软触发的N值取8，空气压缩机的气压在0.4-0.7MPa时，整机识别率均能达到80％以上，且系统处理速度均超过熟练工的分选速度。