计算机技术的应用越来越广泛,众多的工业生产都采用计算机技术来提高生产效率。在生产领域计算机化的过程中,分选问题是诸多实施较难的应用课题之一。本课题以实现一个能应用到实际生产的西瓜子自动分选系统为目标,着重讨论了分选系统实现方法的提出与设计,识别软件的优化及联通度算法的研究问题。最终实现一个高效、准确、稳定、灵活的识别原型系统。本文的主要工作主要包括以下几点:1.以西瓜子为例,通过分析论证求出用于识别扁平颗粒体特征空间问题的非劣解(局部最优),避免识别系统识别时的额外计算负担;2.对识别过程进行优化,统计数据求得处理次序与平均效率的内在关系。在选定特征集后,系统能优化处理次序,并选择使用最适当的处理流程,减少识别物体的平均时间;3.在确定识别方法和特征空间的基础上,提出识别系统的软件总体构架,使其能满足实时分选的要求;4.对求取物体图像花纹连通性的算法进行深入研究,并根据系统需要提出新的改进算法;5.在系统实现过程中引入了优化技术,进一步提高识别的效率和稳定性。本文的提出的多连通度改进算法能较大地提高图像特征提取的效率,并能应用于其它类似系统中;本系统在分选性能和分选效果上,能较好地满足实际生产的需要。