计算机视觉系统用于工业生产线的难点是系统要达到的实时性、精准性和鲁棒性。所论述的“视觉反馈控制的完全分钢系统”是用于钢铁企业恶劣环境和复杂工况下的由多个摄像头构成计算机视觉系统。系统通过分析多个摄像头连续采集的螺纹钢在传送链床上的分布图像,控制多个分钢机构协调动作,实现十几米的螺纹钢的自动分离。主要内容有:系统设计。分析了已有的计数和端头分钢系统,确定了在棒材一端已经分离的初始状态下,依次控制分钢楔上升,将棒材完全分离的方案;提出了分段检测的多目视觉方案,降低了多目视觉系统的难度,使系统容易安装维护,提高了系统的鲁棒性。图像信息分析。包括滤波去噪、棒材区域分割、开口区域检测等。根据工作面图像的特点,采用用平滑度和平滑方向可调的序贯快速滤波算法滤掉垂直边缘噪声和其他噪声;提出了一种结合图像边缘特征来进行二值化的方法。在现场环境光强度有较大变化、各处目标的灰度值存在较大差异的情况下,仍然能够快速准确的目标检测;提出了基于先验知识的分钢开口边界检测流程。即根据分钢楔已有的动作,推断需要检测区域的中心线,从中心线向两侧检测开口区域边界点集合,然后利用霍夫变换拟合出最能表征这些点集的直线方程。该方法鲁棒性好,适合于噪声较大、边界点不连续的情况,而且满足系统的实时性要求。多分钢动作决策。在分段检测的多目视觉的框架下,提出了多分钢楔全局优化的技术路线,在整个分离过程中尽可能少地使用分钢楔,提高效率。设计并实现完全分钢仿真平台,在实验室完成了基本程序的调试和方案的验证工作。并且在该仿真平台的基础上完成了系统的工程实现。现场使用表明,所设计的系统结构和算法是有效的、可行的,为新系统的推广奠定了良好基础。