钢铁被认为是衡量一个国家工业水平发展的重要标准,是冶金企业的主要产品,也是建筑装饰、机械制造和航天工业的主要原材料。近年来,中国的航天工业不断完善和发展,在空间站的建设方面取得了显著成就,其建设和构造都离不开钢板,对钢板的质量控制,特别是表面质量的把控极为严格。然而,在钢板的生产过程中,由于受到原材料、设备和加工方式等复杂因素的影响,往往会出现裂纹、划痕、斑块等表面缺陷,这些存在的缺陷如果不及时清理或修复,则会对产品的外观、耐腐蚀性和疲劳强度产生不利影响。因此,如何准确识别钢板表面不同类型的缺陷成为当今值得关注的一个热点话题。本文整体性分析了钢板表面缺陷的难点问题,并从图像处理到分类器的构造进行了全方位设计,主要研究内容包括如下:（1）设计了一套图像预处理流程以及特征选择方式。针对所获取的钢板表面缺陷图像存在噪声点、模糊等不利情况,本文首先引入了显著性检测算法有效去除噪声的影响,同时准确获取了缺陷前景区域。其次,针对不同缺陷类型的形态差异,设计了相关的特征,最终将所获取的图像用融合的特征代替,为后续的分类奠定基础。（2）基于孪生支持向量机（TWSVM）的分类优势,提出了全域优化孪生支持向量机（GTWSVM）算法。针对原始的孪生支持向量机算法只是单纯地考虑了将异类样本分开,没有充分考虑到样本之间的关联问题,在原始算法基础上利用线性判别分析算法和最近邻算法在全局和局部范围内将样本间的关联性嵌入其中,最小化同类样本间距离,同时最大化异类样本间的距离,寻找更好地决策超平面,实验表明,相较于原始算法,本算法有助于提高分类的准确率。（3）基于孪生支持向量机的分类优势,提出了近邻密度辅助模糊优化的孪生支持向量机（KDFTWSVM）算法。针对孪生支持向量机在模型训练时,没有对每个样本点进行有选择性的分配贡献权值,导致一些无用的样本点对模型产生干扰。所以根据存在的问题,构造了一种新的密度模糊隶属度函数,在减少无用的样本点对模型贡献的同时,还增加了有利的边界样本点对模型的贡献度。最后,在孪生支持向量机的基础上,将构造的密度模糊隶属度函数作为优化条件嵌入模型内,增强模型的泛化性能。实验表明,经过优化的算法在对钢板表面缺陷分类时,准确率有明显提高。（4）本研究针对传统的检测方法需要大量人力和时间、效率较低且容易出错的问题,设计并实现了一种钢板表面缺陷识别系统。该系统采用新方法和优化的TWSVM算法,能够自动识别和分类钢板表面缺陷,提高生产效率和检测准确率。实验表明,该系统性能优异,具有广泛应用前景。