近年来，我国稀土萃取分离工业得到了快速发展，尤其是溶剂萃取法分离稀土工艺在串级萃取理论的指导下已达到国际先进水平。但由混合澄清槽构成的稀土萃取分离流程级数多、机理复杂，作为控制对象具有多变量、强耦合、非线性、时变及大滞后等特点，很难实现稀土萃取分离过程中元素组分含量的在线检测，该问题一直是稀土工业萃取分离过程自动控制的一个难题。要实现稀土萃取分离过程的自动控制，首先必须解决串级萃取槽中各稀土组分含量的在线检测。针对稀土离子具有特征颜色的P507-RECL3萃取分离体系，通过对视觉信息特征检索的研究，提出了一种基于图像内容检索的稀土元素组分含量检测方法。论文首先研究和探讨了基于内容的图像检索技术的主要内容，在此基础上结合稀土离子特有的特征颜色，对稀土离子颜色特征随组分含量的变化进行了统计分析，建立了颜色特征H分量与稀土元素组分含量之间的关系模型，并对模型进行了验证，误差满足在线检测的要求。在此关系模型的基础上，从视觉信息检索技术出发，利用H分量与稀土元素组分含量之间的内在关系，提出了基于H分量的颜色直方图和基于H分量的颜色聚合向量等检索算法，实现了稀土元素组分含量的软测量，为了提高软测量检测精度，提出了基于PSO的相关反馈算法，实现了人机交互。为了验证该软测量方法的有效性，利用VC++与SQL Server开发了一个基于图像内容检索的稀土元素组分含量软测量实验平台。通过现场采集与拍摄实验室配制的不同组分含量的稀土溶液的图像，对本文提出的软测量方法进行了验证，实验结果表明，该方法的检测精度与时间均满足稀土元素组分含量在线检测要求。