目前,连续挤压设备生产的铜扁线表面缺陷的检测工作是依靠人的肉眼检查。而人的注意力往往容易受到外界各种条件的干扰或因连续工作而产生疲劳,因此检查结果可靠性难以保证。鉴于这种情况,本项目旨在研究开发一套铜扁线在线表面缺陷检测设备。本项目采用计算机视觉技术与数字图像处理技术相结合,能够分析铜扁线表面缺陷的图像特征,实现在线连续识别铜扁线表面气泡、氧化物、划痕等缺陷,对有缺陷的位置做出标记和记录,并根据需要进行报警。本系统采用两台摄像头和一台工控机组成计算机检测系统,两台摄像头分别采集铜扁线上下两侧表面图像,对图像的检测分析由工控机完成,工控机对采集到的图像进行实时分析,完成图像定位,图像去噪,图像分隔,图像二值化,形状的几何统计,表面缺陷的判定以及定位,最后实现对缺陷位置做出标记,对缺陷的数量进行累计,必要时进行报警。论文主要研究内容和成果如下:(1)根据铜扁线表面自动检测系统的技术要求,提出系统的总体设计方案,及软、硬件设计方案;(2)提出利用VFW进行视频采集卡二次开发的方案和具体实施方法,实现了铜扁线表面图像的实时采集;(3)通过对铜扁线表面图像的研究,提出噪声图像的获取方法,找出系统噪声特性;(4)根据对铜扁线表面缺陷特性的研究,提出一种基于小区域的缺陷检测算法,提高了缺陷判断的准确性。经实验验证,以上技术和方法都取得了较好的效果。