泡沫浮选是实现矿物分离的一种常见方法。长期以来,选矿厂主要依靠工人观察浮选槽表面泡沫的物理特征,来完成浮选过程的控制。但由于人工操作的不确定性和随意性,容易引起药剂制度的紊乱,难以保证浮选过程的最优控制。为此,本文研究和开发了一种基于泡沫图像的浮选过程监控系统,为浮选过程优化控制提供指导,以达到降低企业资源消耗、提高企业竞争力的目的。首先,总结了浮选泡沫图像的特点,从机理上分析了泡沫图像特征与工艺指标的关系,研究了系统实现所需的关键图像处理算法。其次,对系统进行了需求分析和总体设计。通过对比分析不同浮选槽所产生的泡沫,以及各浮选流程对精矿质量的影响,确定了相机的最佳安装点。同时,根据工人的实际需求和浮选工艺的特点,明确了系统的基本功能和实时性要求。在此基础上,设计了系统的硬件和软件方案,给出了软件各子系统的结构类图,描述了软件主要用例的动态协作关系,设计了软件的数据库。最后,重点研究了系统软件关键技术的实现问题。速度和形状特征的提取是软件实现的难点,为此,研究了基于宏块跟踪和三步搜索的速度特征提取算法,提出了一种基于最大势能分水岭分割的形状特征提取算法,并分别描述了算法的实现过程；给出了软件的多线程结构方案,以解决软件各子线程的同步问题；针对多相机图像采集问题,详细阐述了解决思路及实现过程；采用专家知识系统为浮选过程优化控制提供指导。开发的系统综合图像采集、特征提取、趋势图显示、数据显示和存储、工艺参数在线预测及专家操作建议指导等功能,具有较强的通用性,能满足选矿领域视频监控场合的各种需求。