冷轧带钢是钢铁流程工业的主要产品之一，也是许多行业的主要原材料。随着用户要求的不断提高，市场竞争的日趋激烈，对冷轧带钢表面质量要求也越来越高。进行冷轧带钢表面缺陷检测对于提高带钢质量，增强市场竞争力具有非常重要的作用。论文针对目前基于面阵CCD的带钢在线实时检测系统中存在的数据实时处理能力不足、检测系统的缺陷识别率不高等问题，进行了深入研究，并提出了解决问题的方法。论文的主要研究内容如下：　　 ①针对摄像机实时采集中海量数据大量占用内存，相机采集速度和系统处理速度不匹配导致系统出现“花屏”和“掉帧”的现象，提出了多线程处理和环形图像队列相结合的图像实时采集方法，将图像采集线程和图像处理线程分开，使二者能够同时进行，充分地利用了CPU的空闲时间，有效地解决了图像数据堆积的问题，系统的实时性得到了有效地改善。　　 ②针对现有的摄像机自标定算法抗噪声性能差等问题，分析了基于圆环点的摄像机自标定方法的原理，对现有方法做出了改进，提出了一种基于圆环点的亚像素摄像机自标定方法。实验结果表明，该标定方法原理简单，标定结果鲁棒性较好且标定精度较高。　　 ③采用基于多元判别函数的图像快速检测方法，快速将采集的海量信息分为“疑似缺陷图像”和“非疑似缺陷图像”，系统只对“疑似缺陷图像”进行后续的图像处理，从而有效地滤除了大量非缺陷图像信息，降低了系统的数据处理量。使用该方法，系统实时性得到进一步保证，同时系统的检出率大大提高，漏检率和误检率降低。　　 ④对比研究了多种经典图像滤波算法和图像分割算法的性能，以及在带钢表面图像检测中的适用性。研究发现中值滤波不仅能有效滤除脉冲噪声，保持图像轮廓且速度较快。Sobel分割算法，提取的缺陷边界虽不如Canny，但已能达到较高精度，抗噪性能明显优于Robert算法，且速度明显快于Canny算法。因此中值滤波和Sobel分割算法更适用于带钢检测。　　 ⑤开发了基于面阵CCD的冷轧带钢表面缺陷检测系统，系统实现了带钢表面图像实时采集，快速检测，图像滤波和图像分割等功能，具备初步的带钢表面检测功能。实验表明，该系统运行稳定，有一定实用性，为后续开发奠定了基础。