针对目前散装物料装料系统尤其是逐堆间歇式装车作业过程中,存在的自动化程度不高、效率低品质差和操作人员劳动强度大等问题,本文提出了基于机器视觉的装料系统来解决这一问题。本文综合分析装料现场的图像特点,确定了机器视觉装料系统的工作原理、关键技术、试验装置的硬件组成和软件系统,以及安装布局形式,提出了视觉检测对象和检测方案。对于料位的视觉模式识别问题,提出了基于料堆纹理特征的图像分块识别拟合料位的算法,为提高算法速度和对视觉环境干扰的适应性,采用了同态滤波和最大类间方差法(OSTU)二值化的料堆图像预处理方案;为提高料位识别精度,采用基于后验概率支持向量机(SVM)的模式识别算法对料堆图像小块进行了块内的二次分割拟合料位,并通过实验验证了算法良好效果。对于料门开度和料车位置的视觉检测问题,提出了基于序贯相似性(SSDA)的模板匹配料门跟踪检测算法,为提高跟踪算法的速度和鲁棒性,采用了基于边缘的模板分块排序后进行灰度拉伸的光照鲁棒跟踪检测方案,通过实验验证了算法对料位识别的良好效果,之后根据本文视觉环境采用了简单算法对料门开度进行了视觉标定。对于料位控制方法问题,深入分析了连续和逐堆装车过程中料位的变化规律和料门控制策略,建立料位控制系统的数学模型,设计得到料位模糊--PID串级料位控制算法,并利用Matlab/Simulink模块进行了仿真分析研究,验证了料位控制算法的良好效果。