本文针对工业企业岩石骨料加工生产过程中对不停机在线检测与自动控制的迫切需要，着重研究了降落岩石骨料图像阈值分割算法，提出了利用计算机图像检测技术进行岩石骨料图像的实时采集、处理和分析，以此代替传统的手工业，大幅度降低人员的劳动强度，提高检测和分析效率。 文章介绍了课题研究的意义、内容及岩石骨料图像采集、分析的过程，讲述了视觉系统的组成、图像预处理的有关基础知识、数字图像处理系统的组成、图像处理使用的工具——直方图、图像预处理的方法、图像分割的方法及其实现过程。岩石骨料实时图像是由安装在运输带上的CCD摄像机进行采集，采集的图像经过视觉系统高速传输并显示后，采用图像滤波、图像锐化(增强)预处理措施，岩石骨料图像变得更加真实、清晰，为岩石骨料图像分割的研究提供了条件，通过分析比较，得l出了岩石骨料图像阈值分割算法的两种情形：第一种是背景一致的环境，岩石骨料图像阈值分割算法适合采用最优阈值法(OPT)和最大类间方差法(BCV)；第二种是背景不一致或明、暗程度随时间变化的降落岩石骨料图像，设计了一种新的阈值分割算法——递归BCV算法。通过对岩石骨料图像阈值分割算法的研究，可以实时地掌握降落岩石骨料尺寸大小及分布形状，为岩石骨料生产单位及时地发现质量问题、消除质量缺陷、提高质量和提高生产效率提供了强有力的科学保障手段。