步进式工业加热炉作为当今钢厂轧钢生产线的关键工序,是钢坯生产必须经过的加热处理设备,对轧钢生产线的平稳运转起着至关重要的作用,所以在自动化生产钢坯的过程中,步进式加热炉能否正常运转对钢厂的运转至关重要。掉钢故障为步进式加热炉生产过程中易发生故障之一,由于加热炉内的温度可以达到千度以上,当掉钢故障发生时,处理起来费时费力,严重影响钢厂生产。因此,本文利用钢厂现有的设备,并联硬盘录像机与计算机,提出基于机器视觉的步进梁出炉钢坯位置检测系统研究,对加热炉内钢坯进行实时监控,避免故障的发生。主要研究内容如下:根据钢厂现有的设备,设计检测系统的硬件结构,并阐述了整个检测系统的工作流程;图像预处理部分:由于截取到的帧图像发生几何形变而且无法看清远端钢坯,所以本文对截取到的帧图像先进行透视变换,解决透视形变问题,又由于图像质量不高,必须对图像进行增强处理以强化所需的图像特征,对于该问题本文采用了基于形态学的图像增强方法,提高图像边缘与背景的对比度。边缘提取部分:因为图像存在过多噪声,直接使用分水岭算法会出现过分割现象,所以先对图像进行形态学重构与局部极小值标定操作,经这两步操作后,分水岭算法能够很好的分割出钢坯前边缘直线,然后利用Hough变换提取钢坯前边缘直线。距离计算部分:通过计算提取到的钢坯前边缘直线与事先得到的炉门后边缘直线之间的距离,即可得钢坯到炉门的距离;分析钢坯位置检测系统的软件方法,本文开发平台选用Visual studio 2012,函数库选用OpenCV图像处理库与VS自带函数库,采用c/c++语言编写图像处理程序。仿真结果表明,透视变换很好的解决了图像几何形变问题,以图像分割效果作为图像增强评价标准,可知基于形态学的图像增强方法是最适合本文的,改进后的分水岭算法克服噪声干扰,较准确得到图像前边缘。通过对钢坯检测系统所得到的数据进行分析可知,本系统较的准确得到了钢坯位置,实现了对钢坯位置的实时监控。