为了使轧制钢板生产满足现代化制造业高效率、自动化与智能化的要求,钢板表面缺陷在线检测技术已成为钢铁企业控制和提高产品质量的重要技术手段,也是国内外学者研究的热点.本文依托科技部科研院所专项基金项目--"钢板表面缺陷计算机视觉在线检测系统的研制",在对国内外已有的各种钢板表面缺陷检测方法研究基础上,针对客户提出的具体技术要求,结合表面检测技术发展并在技术上力图创新,确立了以线阵CCD扫描法计算机视觉技术为检测原理的钢板表面缺陷检测系统研制方案.论文主要研究内容与工作如下: 1.课题方案确定与视觉传感器理论模型建立对比了三种主流视觉检测方法,确立了线阵CCD扫描检测方案以满足高速、宽幅面、高分辨率的检测要求；分别建立了面阵CCD传感器、线阵CCD传感器的摄像机标定模型,为检测系统奠定了理论基础. 2.光学模块关键技术与误差分析建立了光源均匀照明模型,完成线光源选型；对明、暗域相互结合接收光学模式进行优化配置,确保缺陷的有效检出；成像光路的设计使得检测系统结构精简紧凑；针对钢板振动影响,对景深和系统调焦进行了研究,并对检测精度进行分析,以确保系统的抗干扰性与检测分辨率. 3.基于FPGA嵌入式系统图像预处理算法的研究基于嵌入式FPGA处理系统的专有硬件结构,对二维卷积滤波、中值滤波等预处理算法硬件化和处理结构进行了研究,并进行了算法仿真,以满足检测系统实时性的需求. 4.表面缺陷图像处理算法的分析对表面缺陷图像处理算法的流程进行了分析,依次对背景校正、快速可疑区域检测、图像增强、图像有效分割等算法进行研究,最后完成缺陷目标的检出、标识,进而计算简单的缺陷特征参数.为满足实时性的需要,特别对图像增强与分割的快速算法进行了研究. 5.基于线阵CCD扫描的两套实验模拟样机的实现开发了两套实验模拟样机系统:平动低速模拟系统与高速转动模拟系统.基于模拟实验样机,进行了摄像机调节标定、平场校正、明暗域角度、缺陷处理及特征参数计算实验,验证了系统方案设计的可行性与正确性,并对安装调试中的实际问题进行了分析.