随着国内外钢铁行业对带钢轮廓检测速度和精度要求的不断提高,本文结合我国在带钢轮廓检测领域所面临的技术现状,对基于图像处理的冷轧中厚板轮廓检测仪展开了深入研究。针对冷轧中厚板中部和头、尾部的轮廓特征,提出了采用两种不同轮廓检测原理的方法来分别获取其侧边和头、尾边缘的空间位置坐标。为.了精确地提取图像中激光线的纵向位置坐标及其端点位置坐标,首次提出了基于纵向投影的图像处理算法和基于抛物线拟合的亚像素边缘位置提取算法。在上述检测原理的基础上搭建了冷轧中厚板轮廓检测的实验样机,验证了上述算法的精确性、可靠性和实用性,还实现了中厚板轮廓在线检测和实时显示,最后对轮廓检测仪的检测精度进行了详细的分析。本文的详细研究内容包括：第一章,介绍了国内外带钢轮廓检测技术的研究现状,探讨了中厚板轮廓检测仪研究的价值和意义,阐述了图像处理在中厚板轮廓检测仪中的应用。针对国内冷轧中厚板轮廓的检测要求,明确了本文的研究内容和方向。第二章,在明确冷轧中厚板轮廓检测仪检测目的的基础上,设计了检测仪系统的整体构架,并针对轮廓检测仪中的五大子系统,提出它们之间数据交互的实现方式,使冷轧中厚板轮廓检测仪具备图像采集、控制、处理、轮廓显示以及系统监控的基本功能。第三章,设计了冷轧中厚板轮廓检测仪中的图像采集子系统和实验样机,并针对冷轧中厚板中部和头、尾部的图像特征,提出了采用两种不同轮廓检测原理的方法来分别获取钢板侧边和头、尾边缘的空间位置坐标,同时还阐述了采用多高度视觉标定的思想和方法。第四章,为了消除图像中的噪声干扰以及为后续图像处理打下基础,提出选用中值滤波和改进型Ostu全局阈值来对图像进行预处理。在精确地提取预处理后的图像中激光线的纵向位置坐标和其端点位置坐标的基础上,首次提出了基于纵向投影的图像处理算法和基于抛物线拟合的亚像素边缘位置提取算法。第五章,开发了基于VC++的图像采集控制的人机交互式应用程序,对不同参数下的拍摄的图像效果进行了对比,最终确定了最佳的图像采集参数。采用多高度标定的视觉标定方法对实验样机进行视觉标定,并通过曲线拟合的方式得到了变量之间函数关系式。最后,从亮线纵向位置坐标的提取精度、亮线端点位置坐标的提取精度和相机的视觉标定精度三个方面对检测仪的检测精度进行了详细的分析。第六章,对全文的研究工作进行了全面的总结,系统地回顾了所研究的工作内容以及已经取得的研究成果。展望了今后的研究工作和计划,并对期望达到的要求提出了设想。