随着计算机视觉技术、智能控制技术的不断发展，工业智能化已经在农产品加工过程中得到了充分的应用。其中大米色选技术以及大米色选机的发展为人们在追求高质量的大米提供了平台。本课题主要是对大米分选系统中的大米图像信息采集系统以及分选算法进行了设计与研究。在本文中首先对大米色选机中的图像传感器和色选技术的国内外研究进行了介绍。然后设计了基于彩色线阵CCD的大米图像采集系统，其中利用了FPGA作为主控设计部分，主要完成CCD的驱动，AD的驱动以及在其中设计了缓存模块FIFO；AD模块将转换处理的信息送到FIFO；设计了USB通信模块，通过FPGA模块控制USB模块与PC机的连接。在PC机上设计了图像的去噪算法以及分选方法。本文还对常见的彩色图像空间进行了分析，这其中主要包括了RGB空间、CMY空间、HSI空间、YIQ空间以及CIE空间，最后通过分析选择了HSI空间作为本文分选设计的处理空间。由于线阵CCD采集到的彩色图像信息中包含着噪声问题，本文中还对图像中常见的噪声进行分析这其中主要是高斯噪声、椒盐噪声以及混合噪声。基于各种噪声的特点研究去噪的方法，并通过PSNR来判别去燥效果，选择了合适的方法来完成去噪。本文中通过对模糊数学与聚类分析的研究，以及对模糊c-均值聚类算法的研究，设计了结合HSI彩色空间的大米图像分选算法。通过在MATLAB环境下对该算法进行了仿真验证，最后证明了该算法能够很好的分选出大米中的正常米粒与异色米粒。特别是对大米图像中异色点的判别有着较高的准确度。