该文对带钢表面缺陷检测系统中的图象处理及相关技术进行了深入的研究,探讨了针对带钢缺陷图象特点所应采取的策略,提出了定位分割带钢缺陷的方案.图象预处理阶段为了达到图象增强的目的,首先用图象平滑技术滤除图象中的噪声;针对带钢图象灰度空间分布不均的情况,用二维高斯曲面模型来估计图象灰度分布的参数以进行亮度补偿;最后进行纹理检测以消除图象中的条纹干扰.讨论了各种边缘检测算子的优缺点,通过优化的边缘算子结合自适应的方法对图象进行边缘提取.对于伪边缘,采用数学形态学的顺序滤波器去除.在边缘提取的基础上,提出了一种基于二值图象的快速聚类方法,实现了对缺陷边缘的聚类,从而得到了图象缺陷的位置信息,成功的实现了缺陷的定位分割.小波分析作为一种崭新的数学分析方法,其快速算法为实时处理大量的图象数据提供了可能.基于小波变换的多分辨分析在图象去噪,压缩,特征提取等方面有着广泛的应用.因此,结合小波分析的缺陷检测系统可以更合理的利用计算资源,也增加了系统的灵活性.该系统无论在精度还是在实时性方面都能满足带钢缺陷在线检测的要求,也为以后的实时图象处理识别系统的研究打下良好的基础.该系统的软件由基于Windows下的VC++开发工具编制.