1、隨著近代科學技術，特別是信息科學、材料科學、微電子技術和計算機技術的迅速發(fā)展，檢測技術所涵蓋的內容更加深刻、更加廣泛?，F代人類的社會生產、生活、經濟交往和科學研究都與檢測技術息息相關。各個科學領域，特別是生物、海洋、航天、氣象、地質、通信、控制、機械、交通和電子等，都離不開檢測技術，檢測技術在這些領域中也起著越來越重要的作用。因此，檢測技術已成為人類社會進步的一個重要基礎技術，是各學科高級工程技術人員必須掌握的重要的基礎技術。

2、本文主要利用圖像處理、模式識別等技術，進行了缺陷自動檢測試驗系統(tǒng)的關鍵技術開發(fā)、缺陷圖像實時采集處理、圖象預處理、特征提取、缺陷的分類等方面的研究。其目的在于促進缺陷檢測系統(tǒng)高效、智能化技術的發(fā)展。本論文主要工作如下： 1、概述了國內外關于自動檢測技術現狀，分析了數字圖像采集和處理技術現狀和趨勢，采用了基于TIDSP的數字圖像采集和處理系統(tǒng)。 2、根據缺陷圖像的特點，采用了圖像線性增強、直方圖均衡化方法來增強對比度。研究

3、了均值濾波、SUSAN濾波、高斯濾波和中值濾波技術，對缺陷圖像進行了平滑去噪處理，最后選用快速中值濾波并取得了良好的效果，為下一步圖像分割打好了基礎。在對圖像預處理的基礎上，從經典的邊緣提取方法入手，研究了Marr-Hildreth和Canny兩種改進的邊緣檢測方法，其中Canny方法效果最好。研究了幾種圖像閾值分割算法，OSTU、過渡區(qū)、最大熵和熵關聯的算法，其中過渡區(qū)和熵關聯的分割算法取得了良好的分割效果。 3、研究用BP神