油脂是人们从饮食中摄取能量和其它特别营养的重要来源，在人们越来越重视营养和健康的今天，油脂的品质已经成为影响油料和油脂行业竞争力的关键因素。为了使油脂满足一定的质量要求，需要对油脂进行定量的评价，色泽是油脂重要的质量指标之一。目前国内常用的测色仪器为目视比色计，但是目视比色计存在很多问题，如存在人为误差，劳动强度大，无法满足市场对数字化仪器设备的要求等。因此，研制一种自动化数字测色仪器势在必行。 本文将彩色线阵CCD(colorlinearCCD)应用到油脂颜色测量中，利用CCD将油脂色泽信号转换成R、G、B值表示，利用罗维朋比色片建立数据库，采用神经网络方法建立油脂色泽的数据检索系统。本论文所做的主要工作为： 1针对油脂色泽测量的特点，设计了自动化数字比色计的光学系统。光学系统中包括两个光路，一个作为测量光路，另一个作为参考光路。利用CCD将光信号转化为电信号再进行模数转换，将颜色转换成数字化的R、G、B值表示。 2针对CCD的噪声，采用了均值滤波法进行滤波。同时针对光源亮度的不稳定性采用了参照光路法和设定统一光源三刺激值(将不同光源亮度条件下测量的油脂或比色片数据换算到同样的亮度条件下)的方法进行了修正。修正后测量的三刺激值的涨落小于5‰。 3提出采用多层前馈型神经网络方法对罗维朋比色片数据库进行非线性定标，实验中共采集了五组油脂样本的数据，四组用于训练神经网络，一组用于测试，测试结果与实际结果的偏差小于0.2个色阶。