分选秤通过相机及光电传感器采集传送带上的零件图像及重量辨别零件质量问题，利用大津法进行图像二值化处理，之后进行轮廓提取并完成连通区域标记。通过计算标记图像中两种零件的圆形度与颜色信息并与之前人工建立的标准信息进行比较，最终完成零件的分选操作。
检重机利用CCD摄像机获取零件的位置信息，通过图像处理和识别技术对工件进行识别定位，图像进行模板匹配、边缘检测及混合中心矩计算，实现对产品的计算机视觉检测与分选，采用Harris角点检测及虚拟三角形匹配方法，建立了一种零件分选系统，很好地降低分选的错误率，达到了快速而准确地对零件进行分选的要求。利用工件图像轮廓上各像素点相对质心力矩的大小，基于力学原理提出了一种区域质心算法，可以对零件的内径实现精确的在线检测。运用一系列图像处理经典算法得到被测工件的圆孔半径和圆心坐标，然后与标准工件的参数进行比较，即可知道当前的工件规规要求。分选机为了获取有效动态称重信号，ADC芯片从杂乱信号中分析处理出有效的100个的数据，秤体和称重模块固有振动频率大约几十至上百赫兹，AD芯片数据输出速率1kSPS有效获得信号和杂散干扰信号。零件随皮带传输以40m/min的速度运动，在秤台上的有效运动时间较短。分选秤的输送长度为了使称重准确度高，应去除物体上秤台冲击振动和下秤台剧烈振动运动距离，当该距离为15cm长时，实际有效的称重物体运动长度仅有 15cm，称重物体有效运动时间为:0,2255。如果AD芯片数据输出速率1kSPS，在称重物体运动225ms内，可以获得225个数据足以让软件分析处理出真实称重信号。称重采集数据时都是以无噪声分辨率作为衡量指标符合国际OIMLR76 10.000e的要求，AD芯片无噪声分辨率18bits准确地将模拟动态信号转换成数字信号。称重模块激励电压的回馈电压经运算放大器比例求和运算，产生电压经R14、C5低通浦波作为基准参考电压源消除温度对传感器电缆信号影响。
分选秤还利用DirectShow技术完成图像的采集操作，普通相机作为图像采集设备，为多媒体流的捕捉和回放以及格式转换或编解码方面提供了强有力的支持，运用DirectShow可以很方便地从支持WDM驱动模型的采集卡上捕获数据，并且进行相应的后期处理乃至存储到文件中，DirectShow使用一种叫做FilterGraph的模型来管理整个数据流的处理过程,参与数据流处理的各个功能模块称作Filter，各个Filter在FilterGraph中按一定的顺序连成一条流水线协调工作，完成从视频设备中获取视频或对视频流进行解码等操作。对于采集到的彩色图像数据需要进行二值化处理，图像二值化是图像变换的一种特殊情况，是为了从图像中抽出对象形状的最基本的外理方法。经过二值化处理的图像一般用背景和日标这两个值来表示，通过对采集到的彩色图像进行灰度化处理后，发现灰度图像中待提取的目标物和背景区公明显，故利用自动阈值分割的方法完成二值化外理。完成区域标记后需要对标记图像特征参数的测量，计算各个标记区域的长度，找出最大的长度记为L及其对应的区域。对于含有零件的图像，找出的区域即为零件部分。统计最大区域内的像素点个数作为面积。在统计过程中每当找到一个符合要求的像素点后记下其坐标。当完成区域内所有像素点的统计后，根据这些位置坐标获取原彩色图像上相应点的彩色像素信息并分别计算RG、B分量的平均值记为R.GB。将R.G、B储存作为分选过程中的颜色依据。经过轮廓提取后图像中除了零件轮廓外还有可能存在其他非零件轮廓，利用连通区域标记找出最长的轮廓及其对应的区域则可以准确地将零件部分提取出来。通过计算零件区域的圆形度及颜色信息并与称重系统的标准信息进行比较即可完成分选工作。