锆合金管材主要用于制作核燃料的包覆材料,起着防止核产物外泄的重要作用,属于核反应堆的关键部件。因此,为保证产品质量,确保反应堆的安全,在验收时对核用锆合金管材的内在质量有较高要求。锆合金管材的端面质量直接影响后续的焊接工作,因此表面不允许有毛刺、凹坑、裂痕等缺陷问题。本文针对一般检测方法难以检测的锆管端面部分,提出了一套基于计算机视觉的缺陷检测方法。本文研究内容主要包括：　　 ⑴针对锆合金管材端面的形状特点,根据计算机视觉相关知识,设计了一套基于计算机视觉的锆管端面检测系统。系统组成包括三个模块,分别是图像采集模块、图像处理模块和PLC接口模块,分别实现图像的采集和保存、图像数据的处理和缺陷的检测以及硬件控制和报警等功能。　　 ⑵针对锆管端面缺陷的特点,利用图像处理相关技术,提出了一套可行的检测方案。采用边缘提取、斑点分析、数学形态学以及最小二乘法等图像处理算法,分别对锆管端面中可能出现的毛刺、凹坑、裂痕以及倒角尺寸问题等缺陷进行检测。　　 ⑶根据提出的算法,设计了一套应用于该系统的检测软件系统。该软件系统使用Visual C++6.0作为开发工具,部分检测算法使用了加拿大MATROX公司的Mil软件提供的优化算法。实现了图像采集和保存、光源控制和图像数据分析检测等功能。　　 本文的创新之处在于针对锆管端面检测的精度、速度等要求,提出了一套基于计算机视觉检测的方案,综合运用了斑点分析、数学形态学和边缘提取等图像处理技术实现锆管端面的质量检测。实验证明,在环形光源照射下,利用数字摄像头采图,锆管端面内外坡口以及中间分隔线部分在图像中可以明显的区分开来,缺陷的图像特征明显。经过在作业现场的实际调试,检测结果也证明了本系统的实用性,可以满足在线检测的要求。