电梯钢丝绳的损伤程度和承载能力直接关系到乘客的生命和财产安全,在使用过程中对钢丝绳的定期、正确检测十分必要。本论文以达到智能化快速检测电梯钢丝绳的表面缺陷为目标,以图像识别为基础设计了电梯钢丝绳缺陷图像信息检测系统,并且实现了该系统的软件与硬件的功能。该检测系统是通过CCD摄像头获取图像,然后利用以DSP芯片为核心的缺陷图像采集模块进行预处理,经过数据传输模块传输到计算机,同时将模拟信号转变为数字信号,采用相应的算法完成图像预处理和图像特征提取功能,运用模式识别方法实现对缺陷图像分割单元的识别、分类等,继而对电梯钢丝绳图像完成分析和判断。首先,本论文设计了一套基于DSP和CCD采集系统的电梯钢丝绳缺陷图像视觉检测系统。电梯以检修速度运行全程,采用CCD作为图像传感器快速采集图像,获取钢丝绳缺陷图像信息的模拟信号。其次,选择改进的维纳滤波快速算法对图像进行相应的降噪处理,同时还对模糊和弱化的纹理信息进行复原。摄像头和片上系统在采集到钢丝绳图像后,利用图像的直方图信息方式获取图像的轮廓,达到自适应选定灰度阈值的功能,将电梯钢丝绳的缺陷图像与背景图像进行分割,得到电梯钢丝绳的缺陷图像。然后通过相应的滤波方式对缺陷图片进行降噪处理,达到图片噪声降低的功能,再对图像进行锐化滤波处理,从而加强电梯钢丝绳的表面纹理效果,同时检测电梯钢丝绳的边缘,以便于后续对上位机缺陷的判断分析。最后,上位机针对已经完成预处理的缺陷图像通过面积、横截像素变化、直线度,连通区域等方法计算,提取出钢丝绳缺陷特征。在上位机处理之后,采用模式识别的方法对检测出的电梯钢丝绳的缺陷进行判断与分类,继而得出缺陷检测结果以及相应的缺陷图像、缺陷位置,然后电梯钢丝绳缺陷图像视觉检测系统给出缺陷检测结果的统计数据。