对硬币表面质量进行评价的目的是找出硬币生产环节中存在的问题,并根据问题采取相应的措施进行改进。硬币的表面质量评价包括两部分目标,一是定性判断缺陷特征种类,二是定量分析缺陷程度。为完成上述两项目标,本文主要做下面几个方面的工作:在图像的预处理的部分重点研究了滤波算法。在分析了中值滤波算法的原理和不足的基础上,提出一种基于噪声值检测的改进算法。通过实验对比,改进算法滤波效果显著提高。在图像处理流程方面,本文对传统的图像处理流程进行了改进,针对硬币图片分割运算产生的噪声提出了二次滤波的概念,即在的图像的阈值化分割之后和特征提取之前再进行一次滤波,以去除分割运算中产生的噪声,实验证明效果比较理想。在图像的特征提取和识别阶段,首先研究和分析了硬币表面各种缺陷特征之间的联系和区别,并选取图像的几何特征作为缺陷特征分类的参考标准,然后根据分类情况,选取一组与之相适应的几何特征参数。在如何表示目标区域的问题上,本文首先对两种经典的描述结构链码表和线段表进行了对比,并根据实际情况的需要选用线段表,并且对线段表数据结构进行了扩展,同时设计了区域的数据结构。最后,结合几何分类法中线性判别思想和层次分析结构建立树状线性形分类器。在综合评价阶段,本文首先采用层次分析法对硬币缺陷特征进行权值计算,根据实际情况自行设计了三组隶属度函数,最后建立一个模糊综合评价系统。在上述工作的基础上,本文设计并实现了一个基于图像处理技术的综合评价系统,实验证明本系统能够识别硬币表面特征,并能给出合理的评价结果。本文中的评价系统还可以推广到其他与表面质量检测及分析相关的行业中,如印刷、包装等行业,因此具有重要的理论价值和现实意义。