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作为钢铁工业的主要产品形式之一，冷轧带钢已成为汽车、机械制造、化工、航空航天和造船等行业不可缺少的原材料。由于表面缺陷的存在，大大降低零件的抗疲劳强度，有损零件表面的质量，影响机器、仪器的使用性能和寿命，影响其最终产品的性能和质量。因此合理控制表面缺陷，对缺陷进行严重程度评价，对于提高表面质量和产品经济效益有着重要意义。 在本课题中，针对采集来的焊缝等缺陷图像通过图像增强、图像恢复以及图像分割等方法，对图像进行特征提取，然后利用改进Sobel算子与数学形态学中闭运算相结合的方法(Sobel形态法)，准确地计算出缺陷的面积。 不同的缺陷对板带材造成的损伤不同，同一类缺陷在面积相同情况下对板带材造成的损伤也是不同的，当缺陷面积相同的时候，缺陷的长度越长，对板带材造成得危害越大。因此还要准确地对其长度进行计算。本文针对焊缝等缺陷利用投影截距的方法，准确高效地计算出了缺陷的长度。 影响板带材表面缺陷严重程度的因素有很多，本课题应用层次分析法对其中缺陷面积等5个因素进行权重分析，最后采用了模糊评价综合法对板带材表面缺陷严重程度进行综合评价。 本文采用VC++软件进行图像处理、缺陷区域计算，针对矩阵计算比较多、运算量比较大的特点，通过内嵌Matlab软件强大的计算功能，从而克服计算的繁琐，使评价结果更加合理。 本文以模糊综合评估理论为基础，通过分析能够影响板带材表面质量的各种因素，利用层次分析法，通过建立多层次的评价指标体系，建立权重集，然后利用模糊数学的方法对系统的可信度进行综合评价。