嵌入在肉中的碎骨是肉制品安全质量隐患之一。本文以鸡脯肉为研究对象,通过X射线成像系统检测碎骨。重点对不规则肉制品图像厚度补偿算法进行研究,以消除肉制品形状、厚度不均匀造成的X射线成像偏差,实现对肉中碎骨的提取和识别。本文在分析了肉制品X射线图像成像特点的基础上,建立了在不同X射线能量级下,图像对比度和信噪比的数学变化模型,选择适合肉制品的高分辨率图像的最优参数。本研究选用直射式激光扫描法测量肉制品的厚度,并建立厚度测量模型。用基于仿射变换的方法对激光图像和X射线图像进行配准,消除不同的分辨率、位置、比例尺等因素对图像的影响。利用最小二乘法对激光图像的数据信息进行拟合,建立厚度补偿算法。用Matlab实现激光图像向厚度补偿图像的映射,并对厚度补偿图像与X射线图像进行融合。对融合图像选用OTSU算法进行阈值分割,将图像裁剪为十个子图像,选择最优局部阈值做为全局阈值,分割后的图像能很好的识别出肉中的碎骨。在上述算法的基础上,本文设计了碎骨检测系统的人机界面,并对不同形状的骨头进行检测。试验表明,本文提出的厚度补偿算法可以有效的消除肉制品形状、厚度等因素的影响,具有较高的识别率。