针对环境中气体污染严重,气体检测和控制变得越来越重要的情况,开发了一种基于卟啉化学传感器的的气体检测系统。依据卟啉与有机气体反应会产生颜色变化的原理,采用CCD自动采集卟啉化学传感器阵列与目标气体在发生化学反应前后的图片,运用图像处理技术获得目标气体的特征信息,并结合合适的模式识别算法实现对目标气体的检测。应用该系统对常见的9种VOCs和氨气进行检测,实验表明了其在VOCs的定性和氨气的定量检测识别的有效性。文章主要研究气体检测系统的上位机软件系统和模式识别方法,完成了以下几个方面的研究工作:①实现了信号采集功能:包括图像信号的采集,分为手动采集和自动采集两种模式;反应气室温度、湿度、流量的实时采集和显示。②实现了信号处理分析功能:针对两种图像采集模式,信号处理分为单张反应前后图像处理和序列图像处理两种模式。单张反应前后图像处理包括反映前后图片的打开,同时或单独旋转、剪切、自动处理、结果打印等功能。③具体的图像自动处理算法上,针对卟啉化学传感阵列芯片的特点,实现了图像的滤波、灰度化、基于投影的自动网格划分、敏感点区域分割和识别、特征信息提取和传感器阵列芯片可视化显示等。④运用该系统对常见的9种VOCs进行了检测,图像处理结果证明了该系统在对其进行定性和定量识别方面的作用。⑤运用该系统对4种不同浓度的NH3进行了检测,结合PCA提取了两种不同的特征向量,分别采用BP神经网络和RBF神经网络对这4个浓度进行了识别,当采用单个时间点的6个颜色分量作为网络的输入时,两种网络都获得了很好的识别准确度。