瓷砖的尺寸检测以及表面颜色分类是瓷砖出厂前最为重要的工序。现阶段，由于技术的原因，这一工序仍然由工人进行手工操作。这种人工的方式精度低，速度慢并且稳定性差，严重制约了瓷砖产业的发展。因此，研究出一种瓷砖尺寸及色差检测的自动化技术并且加以实现，可以有效的克服人工分拣带来的问题，大大提高瓷砖行业的自动化水平，并且对于其他类似行业的自动化普及也有一定的借鉴作用。　　 本文主要研究了利用机器视觉对瓷砖尺寸及色差进行自动检测的理论方法和算法实现。涉及到图像采集系统的搭建，二维测量系统的标定，尺寸参数提取算法的研究，颜色特征的提取以及瓷砖分类算法的研究。主要的研究工作和取得的成果如下：　　 1.详细讨论了国内外瓷砖质量检测自动化技术的发展现状，并且对基于机器视觉的自动化检测技术在瓷砖质量检测中的应用进行了深入的分析。　　 2.搭建了一套基于线阵CCD的瓷砖图像采集系统，讨论了系统器件的选取。对二维视觉测量系统标定技术进行了分析，采用了一种能够校正镜头畸变的标定方法，同时使标定的精度达到亚像素级。并且针对瓷砖所处的生产环境，分析了噪声的来源，对彩色图像去噪技术进行了讨论。　　 3.根据采集到的图像的特点，讨论了图像边缘定位算法，并使用轮廓跟踪算法对边缘点进行了处理。同时使用了基于灰度矩的亚像素边缘定位算法进行了边缘点的精确定位。采用了一种新的基于角点的尺寸检测方法，试验结果表明，此方法实现简单、精度合适，适合瓷砖在线检测的使用。　　 4.讨论了常见的颜色空间模型，选取HSV颜色空间作为颜色特征提取的颜色模型。同时通过大量的市场调研，将市场上的常见瓷砖根据表面色彩人工进行了分类，并且针对每种瓷砖的特点，分别采取了不同的颜色特征提取算法。　　 5.分别介绍了传统的硬C聚类（HCM）和模糊c均值（FCM）聚类算法的聚类思想，并对这两种算法进行了分析。在此基础上采用了一种适用于在线使用的瓷砖表面颜色分类方法，试验表明此算法效果较好，可以满足日常使用。