机器视觉技术利用代替人眼的图像传感器来获取物体的图像，并将图像转换成一个数据矩阵，同时利用代替人脑的计算机来分析图像，以完成与视觉有关的任务。该技术是20世纪70年代初期在遥感图片和生物医学图片分析两项应用技术取得卓有成效的成果后开始兴起的。之后，各个国家都利用该技术开展了多方面的研究，并在多种产业领域中进行了应用。 本论文将机器视觉技术应用到温室内的自动灌溉水车系统上，通过对温室内灌溉对象的颜色特征进行采集、提取和判别来控制灌溉量。作者设计并开发了整个控制系统，系统运行表明，该系统具有良好的稳定性和实时性，应用前景良好。本文展开的工作主要包括以下几个方面： 1．研究了CCD摄像机带有径向一阶畸变的小孔模型，并推导了利用径向排列约束计算摄像机内部和外部参数的过程，为准确计算CCD摄像头的取景范围和喷灌头之间的水平距离来获得喷头的滞后时间做好准备。 2．对图像预处理的一些算法进行了研究比较。在去除图像噪声过程中，采用了实时性较好的中值滤波算法并通过小波分析对图像进行去噪分析；在通过实验比较了彩色图像边缘锐化处理的几种算法后，本文采用了Prewitt算子，取得了较好的边缘增强效果。 3．分析了在不同颜色模型中进行图像分割的各种算法的优缺点，本文采用了能把亮度信息从颜色中分离出来的YUV颜色空间以及基于YUV颜色空间的色差阈值分割方法，达到了良好的分割结果。 4．设计并开发基于机器视觉自动灌溉水车系统的硬件和软件系统，系统运行结果表明，软件算法正确，系统运行可靠、稳定。