ERW焊管广泛应用于石油、化工等流体传输。近年来，随着西气东输工程的启动，我国ERW焊管的需求在不断的增加，ERW焊管的生产能力也在不断增强，但是，目前我国ERW焊管焊接质量检测的自动化程度还很低，焊管的焊接质量大多数还是凭借工人的经验来判断，缺乏焊接质量的在线自动监测系统，这样的生产效率和焊接质量检验方式与我国ERW焊管需求的矛盾越来越尖锐，研究开发这样一套ERW焊管焊接质量在线自动监测系统显得意义重大。本文以渤海装备华油焊管扬州分公司的ERW焊管生产设备为对象，结合国内外对ERW焊管焊接质量监测的研究，提出一种基于数字图像处理技术的ERW焊管质量在线监测系统。文章研究了国内外ERW焊管的生产状况，ERW焊管焊接质量检测的现状，通过对焊接设备各个环节的分析，得出了焊管焊接质量的影响因素。由于ERW焊管焊接质量的影响因素是多方面的，文章提出了一种便于提取和融合多个特征值的检测方法，即图像处理的方法。文章采用区域生长的算法对ERW焊管焊接处的图像进行了分割，通过Hough变换算法对图像中的直线特征进行了提取，采用统计的方法对特征区域的大小进行了提取，以及几何处理的方法对图像中的其他几何特征进行了提取。从图像中提取出与焊接质量相关的特征值有：焊接处加热面积、V型汇合角的位置、V型汇合角的角度、V型汇合角两边的对称度。焊接的图像是通过在ERW焊管焊接设备上架设的高速CCD彩色相机来获取。最后建立了人工神经网络模式识别技术来融合这些特征值，进而判断ERW焊管的焊接质量。整个软件是在Visual Studio2008软件开发平台下完成的，图像处理的相关算法是用C++语言实现的，并编有基于MFC对话框的人机界面，整个界面分为四部分，界面的左上角可以实时显示焊接过程，左下角部分更新显示从图像中获得焊接处特征值的变化曲线，右上角是相机控制设置，右下角是程序对焊接质量评价结果的质量预报警示灯。通过现场的调试和检验，该系统的检验合格正确率在86%以上。对提高ERW焊管的生产效率和焊接质量自动化检验有重要意义。