炮管是火炮的重要组成部分,该部分的质量直接关系到军事作战中瞄准的精确度、炮弹的飞行速度、火炮的使用寿命以及操作人员的人身安全。因此,对火炮炮管内膛的检测是十分重要的,且越来越受到人们的重视。目前,内膛表面疵病的检测主要面临采样难、对缺陷图像识别速度慢等问题。针对这些问题,本文以图像处理为背景,结合模式识别技术对火炮炮管内膛的疵病检测系统进行设计。与传统的缺陷检测相比较,摒弃了人工检测的方法,在节省了人力物力的同时使得采样过程更为智能、检测结果更加精准。图像处理部分,利用小波变换、灰度直方图、阈值法对图像进行预处理,在穷举法的基础上加入分支限界算法完成了对图像的特征选择,并通过对决策树分类器的设计完成了对图像的特征提取。在模式识别部分,通过比较几种常见的模式识别方法,考虑到炮管内膛表面疵病数据类型较多,故采用识别效率较高,识别内容清晰的决策理论法进行模式识别。利用决策理论法对缺陷进行分类,根据缺陷的特点,采用面积与短径长径比为参数进行识别,通过对阈值的提取,将图像中被检测物体覆盖区域像素提取出来,与图像总像素做比值,通过实际图像总面积,准确的计算出被测物体的缺陷面积,从而完成对炮管内膛表面疵病检测系统的设计。针对炮管内膛表面疵病为研究主体,结合模式识别技术和图像处理技术完成了对炮管内膛表面疵病检测系统的设计。该系统通过软硬件相结合的方式实现了对炮管内膛表面上的划痕、擦伤、锈斑和腐蚀等疵病的精确识别,达到了预期的研究目的。