结晶工程在制药、化工、食品等行业有着广泛的应用。为了得到期望晶型和保证晶体产品质量,需要实时监测晶体生长过程,以便实时控制和优化。近十年来越来越多应用图像监测技术对结晶过程进行实时在线分析。本文首先介绍了工业结晶过程图像检测技术的研究现状,分析了实时图像系统检测结晶过程的优点和难点,基于针状晶体形状特征,提出了一个适用于原位图像检测的图像预处理方法,能克服不均匀照明、颗粒运动、溶液搅拌带来的不利影响,消除图像中噪声信息以改进图像质量,增强图像中的晶体形状区域。该图像预处理方法主要包括基于中值滤波的图像滤波去噪处理、基于同态滤波的图像增强处理,以及基于最大类间方差法的图像分割处理,从而实现晶体形状与背景图像的分离。基于上述图像预处理,提出了一个提取针状晶体图像特征与分类的方法,根据晶体颗粒纹理特征以及定义的凸度特征,设计了基于纹理特征和凸度特征的晶型分类器。此外,提出了一种基于最小外接矩的针状晶体形状拟合方法,可以准确地统计图像中晶体的长宽信息。通过构造灰度共生矩阵提取纹理特征,能识别晶体图像中的在焦晶体与离焦晶体,并且通过定义凸度特征来区分规则晶体与重叠晶体。基于上述形状分类器提取到的重叠晶体,提出了一个基于角点特征的图像再分割方法,可以有效识别原位采集图像中的真伪粘连晶体。采用基于轮廓的CPDA角点检测算法对重叠晶体进行角点检测,结合右手准则对角点进行分类,根据预定义的角点设计匹配算法对粘连晶体进行分割,从而分离出单个晶体,然后基于纹理特征判断晶体的真伪粘连。对β型L-谷氨酸进行冷却结晶实验测试,与现有的图像检测算法进行对比,实验结果表明本文所提出的原位图像分析方法统计晶体尺寸和真伪粘连的准确性和可靠性。