为提高计算机视觉的图象信息处理速度、探索植物根系形态分析的机电一体化设备的产业化开发问题，本文应用计算机视觉信息技术与机电一体化技术，对植物根系图象计算机视觉信息的快速获取和处理技术进行了研究，完成的主要研究成果如下： 图象低层处理算法的研究：该部分是利用计算机视觉进行根系形态分析的基础。本文首先对图象低层处理中的平滑、图象增强算法进行了有效性研究，得到了适合根系形态分析的图象平滑算法和增强算法，并对图象进行了二值形态学处理。细化后的图象便于根系形态部分参数的获取。在图象边缘检测方面，提出了基于子波变换的边缘检测新算法，该方法具有较强的抗噪声性能。 提出了一种快速、有效获取根系图象的方法：为了尽快开发以利用计算机视觉获取的根系形态参数实用化产品，本文通过根系的感光性、光电成象以及机电技术的有机集成，并初步完成了图象捕获系统的研制，该系统由外部机构(如：标定手柄、透明管等)、成象系统、光照系统、处理系统四部分组成，可完成地下根系图象信息的快速采集和处理，为开发商品化产品提供了可行的途径。 根据植物根系形态特殊性、复杂性的特征和快速处理的要求，确定了合理的处理、分析方案：采用Visual C++编程，综合设计了根系图象处理、参数提取软件系统。最后利用开发的硬件和软件系统对根系进行了获取其特征参数的综合性试验。试验结果表明：在联想PⅢ微机系统上运行图象处理软件，预处理一幅根系图象所需时间为50ms，获得特征参数所需时间为340ms。 本研究对于我国开展基于计算机视觉技术开发的植物根系形态参数分析系统产品、丰富植物信息检测技术、发展我国数字农林业等方面具有重要的参考价值。并且将对加快我国农、林业的发展以及进一步扩展植物学研究领域发挥重要作用。