近年来,随着高光谱成像技术的发展,结合空间分辨力和光谱分辨力的成像高光谱系统越来越多的被应用到各个领域。工业现场的高光谱应用有其自身的特性和要求,对实时性和鲁棒性要求极高。工业现场分拣技术逐步从光电技术、单色线阵CCD技术、彩色线阵CCD技术,向高光谱识别技术发展。目前存在的高光谱分拣系统多采用摆扫式系统,但是因为其机构复杂,价格昂贵等缺点无法进行大规模的使用。本文给出了一种将传统光谱仪的线阵光谱采集技术与高光谱成像光谱仪的大光通量相结合的方法,形成工业分拣PET/PVC的高光谱分析智能相机,极大地增大了线阵探测器上所能接收到的光通量,具有很强的实际意义。在此基础上,本文包括以下几个方面:　　 首先简述了本课题的研究背景和意义、高光谱成像技术在国内外的的发展现状和高光谱成像技术在工业分拣中的发展状况。　　 其次针对工业用PET/PVC分拣的具体要求,对工业分拣高光谱智能相机的定义、原理和实现方式进行了理论分析。详细介绍了高光谱智能相机的硬件实现方式,详细讨论了基于可见光检测的CCD探测器和基于近红外检测的InGaAs探测器的两套信号采集电路系统,利用CPLD设计了CCD和InGaAs能够正常工作所需的时序电路,并讨论了两个系统中A/D转换模块设计,给出了完整的设计方案。　　 接着讨论和分析了FPGA在数据预处理,非线性校正和检测中的算法,直接将已知物料的光谱作为标准光谱进行比对,简化了非线性校正,并且使用光谱不平均分段求均值的方法,既保证了光谱的分辨率又加快了FPGA的检测速度,满足实时性的需要。　　 最后初步完成了工业分拣高光谱智能相机的电路部分工作,并且利用相对廉价的CCD芯片TCD1209D对智能相机的电路系统进行了实验,达到了设计指标。