本论文重点研究有效的图像融合理论与算法，紧紧考虑其应用于智能空瓶检测系统的特点和要求。这对促进数据/图像融合技术的发展及应用，促进空瓶包装检测理论和技术的发展，丰富智能传感技术的内涵和应用，具有重要的学术价值和实际意义。 针对传感图像融合技术应用研究中存在的主要问题，探索研究智能复杂传感系统图像融合算法的具体应用技术和方法。主要内容包括：①建立了多源传感图像融合系统的数学模型，实现多源图像传感器的信息处理与融合处理的集成化；②分析了基于CMAC的多传感融合的两层映射结构、权值调整训练算法，提出基于CMAC的小脑神经模型多传感融合算法，并推广用于图像融合模型当中；③研究了基于小波变换的多传感器图像融合问题，建立了基于小波变换的图像融合方法，给出了一种适用于该融合方法的CMAC融合规则及其融合算子；④为比较各种融合方法的优劣，对基本的像素融合方法、小波变换多传感图像融合下的不同融合规则做了实验对比分析：⑤介绍了空瓶检测智能信息融合模型及其机理，建立了多传感图像融合的空瓶检测数学模型，阐明了空瓶检测实验系统的基本要求，完成了系统硬件和软件平台的搭建，利用实验系统对样本空瓶进行检测，验证了融合模型实验系统和理论的可行性，为今后提高空瓶缺陷检测的准确度提供了一种行之有效的解决思路。 给出了一系列的图像融合实验，得到了一些有价值的结论。实验和计算结果表明：本文提出CMAC图像融合算法以及应用CMAC融合规则的小波变换图像融合算法可以应用于复杂智能传感的信息融合当中，是两种有效的融合算法。