摘要：应用机器视觉技术进行带钢表面检测，能够在线这时识别带钢表面出现的夹杂、划伤、辊印等缺陷，同时能够对缺陷的图像、种类、数量和位置等信息进行有效的统计和保存。介绍了基于机器视觉的带钢表面自动检测系统的基本原理和结构，比较分析了两种典型系统的结构、原理和性能，并指出了当前研究工作面临的问题和今后的发展趋势。关键词：机器视觉；表面检测；带钢自20世纪70年代以来，国内外学者和研究机构对带钢表面自动检测系统开展了卓有成效的工作，典型的检测方法包括：基于激光扫描的检测方法、基于涡流的检测方法、基于红外辐射探伤的检测方法、基于激光超声探伤的检测方法和基于CCD(光电耦合器件)成像的机器视觉检测方法。与其他技术相对比，基于CCD成像的机器视觉检测方法适合在线实时检测的需要，同时能保存缺陷图像，确定缺陷出现的位置，并能识别缺陷的类别。这些优势无疑使基于线阵CCD或面阵CCD成像的机器视觉检测技术成为目前研究和应用的主流技术。1检测系统的基本原理和结构典型的检测系统从功能上划分为以下几个模块：图像采集模块、图像处理和分类识别模块、数据存储和后处理模块、人机接口和操作终端模块以及网络连接模块等。图像采集模块完成不同应用环..