钢管由于高强度、良好的耐压性、抗震性、节能环保、可循环利用等优势,广泛用于工业生产的各个环节。钢管通过自动化无损检测设备探伤时会在钢管端部留下检测盲区,因此,研究管端无损检测方法和设备具有重要意义。首先,提出一种斜入射的视觉检测方法,获取钢管内壁图像,提取内壁缺陷。根据检测的参数指标,介绍了管端内壁缺陷检测系统的检测原理,完成了检测设备系统的布局、检测流程和视觉系统的设计,对所需的相机、镜头和光源三大光学元器件进行了选型和布局。在完成系统硬件的选型和布局后,研究了该检测方法下改善图像质量的方法。首先,根据相机成像模型对相机的内部参数进行标定。然后,为处理相机倾斜安装采集管端内壁图像时存在的几何畸变问题,提出了图像远近校正和凹面校正为平面的算法,通过MATLAB软件进行验证,获得了良好的校正效果,便于后续的图像处理。其次,针对图像采集时相机曝光时间与钢管旋转运动下存在的图像运动模糊的问题,建立了基于几何畸变校正和旋转运动下的模糊核,经多种去模糊算法处理后,对照获取的图像及图像质量评价指标,选用约束最小二乘法进行去模糊处理。最后采用CLAHE算法与同态滤波相结合的方法降低暗场侧向打光导致图像光照不均的影响。结合图像质量改善的效果,根据图像局部的灰度和梯度变化,判断缺陷的有无、以及存在缺陷的位置。进一步通过图像浓淡处理、Roberts梯度算子、膨胀和腐蚀方法增强图像的对比度、分割缺陷、提取缺陷边缘特征,经验证该处理流程对内鼓包、凹坑等缺陷的提取具有良好的效果。综合上述研究,设计了一套适用于本系统的检测软件,并详细介绍了各功能模块和软件操作流程。搭建了实验平台、进行了初步的应用验证。与其他方法相比,该方法具有无接触、无需耦合剂、无盲区、易于实现高速自动化检测等特点,具有广阔的应用前景。