利用光学扫描成像获取机场跑道图像，采用图像处理及机器视觉技术对跑道图像进行智能分析，自动检测跑道图像中包含的异常物体，并对物体进行定位识别，从而实现全自动的机场跑道光学扫描成像自动异物检测。
光学成像与辅助照明的配合控制策略，以获取清晰稳定的机场跑道扫描图像；机场跑道基准图像的获取和重构技术；利用机场跑道扫描成像图像序列实现场景变化分析，基于基准图像与实时图像实时匹配的异常区域感知的模型及技术实现；图像光照变化及机场图像环境对图像的干扰规避和去除技术研究；基于能量分析的图像分析异物确认方法，实现异物归属和分类技术的研究。
与国际上相关系统多采用毫米波雷达、红外传感器等方法比较，同类系统异物识别能力最小尺寸为20mm，本系统达到了最小5mm；该技术使机场跑道异物检测可全天候工作，大大提高了机场异物检测的可靠性和实时性；采用智能图像分析和机器视觉方法，克服了光线变化严重，图像旋转变化、像素拖尾、背景干扰等，实现了兼顾检测准确率与误报率的异物检测；采用了场景扫描成像及图像智能识别技术，因此可同时应用于各类场景异常检测应用中。
