本文采用双向耦合扩散滤波替代高斯滤波实现了对传统Canny算法的改进,并通过实验验证了改进算法的良好效果。然后将这种算法应用到金属复合带检测中,并结合其他相关算法,设计出了一套金属复合带检测系统,替代了传统的人工检测方法,大大提高了检测效率和检测精度。本文第一部分介绍了金属复合带的应用背景及其传统检测方式,分析了机器视觉技术及相关图像处理技术研究现状;其次介绍了Canny准则及Canny算法,并总结了算法的优缺点;再引入双向耦合扩散滤波替代传统的高斯滤波,完成对传统Canny算法的改进,并通过边缘检测实验对比分析改良前后Canny算子的改进效果。第二部分从硬件和软件方面对金属复合带在线检测系统进行设计和验证。首先介绍系统硬件设计,详细的分析了系统的检测对象和检测要求,并据此设计出一套适合要求的机器视觉系统,同时还介绍了机器视觉相关硬件的选型;其次详细分析了系统所需要实现的功能,之后根据此功能设计出了系统软件框图;再次对系统软件中的图像处理部分做了详细的介绍,根据检测对象及要求规划出了图像处理算法框图,主要包括图像预处理、边缘检测、尺寸检测三部分,之后对每一部分进行了详细设计说明;最后便是系统测试,包括系统功能测试、系统抗干扰能力测试、系统长期工作稳定性考察、检测速度与检测精度验证等。另外还对本文提出的改进Canny算法进行了定量分析,验证将其应用于检测系统时相对于传统的Canny检测算法的测量精度和稳定性方面的优势。这种根据实际的检测要求进行相应机器视觉系统搭建和图像处理算法的开发方式是一种实用的系统设计方式,基于改进Canny算法的检测系统在应用于金属复合带检测时取得了较高的检测精度和检测效率。